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Enregistrement W4211188396 · doi:10.1097/nne.0000000000001173

Virtual Health Assessment Laboratory Course Delivery and Nursing Student Clinical Judgment

2022· article· en· W4211188396 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueNurse Educator · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical judgmentPsychomotor learningEducational measurementCourse (navigation)Health assessmentNurse educationVirtual patientMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is essential to explore virtual learning experiences to identify their impact on nursing students' learning. PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the relationship between the virtual delivery of a health assessment laboratory course and nursing students' clinical judgment. METHODS: Using a mixed-methods explanatory sequential design, the investigators appraised the final laboratory examinations of both in-person and virtual delivery cohorts using the Lasater Clinical Judgment Rubric (LCJR) and then interviewed faculty members. RESULTS: The LCJR total mean scores (mean = 10.64) and mean scores for Effective Noticing (mean = 3.48) were higher for the virtual delivery students. The faculty reported that virtual delivery advances students' critical appraisal skills related to subjective assessment but advocated for in-person delivery to develop physical examination techniques. CONCLUSION: Although the mean clinical judgment scores were higher for the students whose course delivery was virtual, in-person experiences are necessary to develop psychomotor techniques to prepare students for clinical practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,400 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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