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Enregistrement W3198631432 · doi:10.2196/29498

Nursing Interns’ Attitudes Toward, Preferences for, and Use of Diabetes Virtual Simulation Teaching Applications in China: National Web-Based Survey

2021· article· en· W3198631432 sur OpenAlexvenueno aff
Fang Liu, Huiting Weng, Rong Xu, Xia Li, Zhe Zhang, Kuaile Zhao, Zhiguang Zhou, Wang Qin

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesXiangya Hospital, Central South UniversityCentral South University
Mots-clésMedicinePromotion (chess)NursingAffect (linguistics)ChinaMedical educationFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes has placed heavy social and economic burdens on society and families worldwide. Insufficient knowledge and training of frontline medical staff, such as nurses, interns, and residents, may lead to an increase in acute and chronic complications among patients with diabetes. However, interns have insufficient knowledge about diabetes management. The factors that affect interns' current level of diabetes-related knowledge are still unclear. Therefore, understanding the behavioral intentions of interns is essential to supporting the development and promotion of the use of virtual simulation teaching applications. OBJECTIVE: This study aimed to identify the determinants of nursing interns' intentions to use simulation-based education applications. METHODS: From December 1, 2020, to February 28, 2021, the web-based survey tool Sojump (Changsha Xingxin Information Technology Co) was used to survey nursing interns in hospitals across China. Two survey links were sent to 37 partner schools in 23 major cities in China, and they were disseminated through participants' WeChat networks. Multiple regression analysis was used to determine the association between demographic information and basic disease information and the use of the application for treating adult patients. RESULTS: Overall, 883 nursing interns from 23 provinces in China responded to the survey. Among them, the virtual simulation utilization rate was 35.6% (314/883) and the awareness rate was 10.2% (90/883). In addition, among the interns, only 10.2% (90/883) correctly understood the concept of virtual simulation, and most of them (793/883, 89.8%) believed that scenario-simulation training or the use of models for teaching are all the same. Multiple regression analysis showed that the educational level, independent learning ability, and professional identity of the interns were related to use of the application (P<.05). Skills and knowledge that the interns most wanted to acquire included the treatment of hypoglycemia (626/883, 70.9%), functional test simulation (610/883, 69.1%), and blood glucose monitoring technology (485/883, 54.9%). A total of 60.5% (534/883) of the interns wanted to acquire clinical thinking skills, while 16.0% (141/883) wanted to acquire operational skills. Nursing trainees believed that the greatest obstacles to virtual simulation included limited time (280/883, 31.7%), the degree of simulation (129/883, 14.6%), the demand for satisfaction (108/883, 12.2%), and test scores (66/883, 7.5%). CONCLUSIONS: The understanding and usage rate of diabetes virtual simulation teaching applications by Chinese nursing interns is very low. However, they have high requirements regarding this teaching method. Conducting high-quality randomized controlled trials and designing applications that are suitable for the needs of different nurse trainees will increase students' interest in learning and help improve diabetes knowledge among nursing interns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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