The Clinical Effectiveness of Virtual Nursing Process Education During the COVID-19 Pandemic: An Educational Evaluation and a Quasi-experimental Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has changed the mode of education, causing universities to shift from face-to-face to online delivery mode for offering various courses and programs. Thus, it is essential to focus on the curriculum content to tackle the challenges caused by the COVID-19 pandemic and provide methods to effectively educate nursing students in nursing practice. Objectives: This study aimed to determine the clinical effectiveness of virtual nursing process (NP) education in undergraduate nursing students during the COVID-19 pandemic. Methods: This educational evaluation study with a quasi-experimental longitudinal design was applied in four educational steps over six months for first-year undergraduate nursing students (n = 30) using Iran's national learning virtual environment. Results: The paired t-test results showed a significant difference in the mean and overall scores of nursing diagnosis and nursing outcomes/goals before and after the virtual intervention (P < 0.001). Six months after virtual education, the students registered for the ‘clinical nursing process (CNP) unit in the third semester. In the final step of the study, the overall mean score of the students' nursing care plan was 16.59 ± 2.31, which was higher than the mean score, meaning virtual NP education was effective in a clinical setting. Conclusions: Virtual mode of teaching can be effective for theoretical and CNP education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».