Creating and implementing objective structured clinical exams for use in pediatric nursing education in Ghana: Reflections and lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
The use of the Objective Structured Clinical Exam (OSCE) to measure the clinical competency of health care professionals is well established in many training institutions globally because of their high validity and reliability. In the context of a pediatric nursing partnership program in Ghana (the SickKids-Ghana Pediatric Nursing Education Partnership [PNEP]), we aimed to develop a national, accredited, competency-based curriculum. The integration of the OSCE into the curriculum was novel in the Ghanaian setting. It served as a standardized method for student assessment of higher clinical competencies, including both skills and attitudes, compared to conventional methods. Using mixed-methods, we previously found that the PNEP curriculum effectively increased graduates’ knowledge, confidence, and clinical skill in pediatric nursing. This manuscript aims to reflect on the development of the OSCE stations, case scenarios, and rating materials, with particular reference to the methodological approach and lessons learned. We further reflect on the feedback from faculty and students pertaining to the usefulness of the OSCE as an assessment tool and the inclusion of standardized patients to assess communication skills. Adaptations required to safely conduct the OSCEs in the context of the COVID-19 pandemic have also been highlighted. Our findings throughout the OSCE development, implementation, and testing processes in Ghana could aid and inform similar tool development for nursing education institutions in the West African region and other resource-limited settings.
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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 | 0,065 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».