Implications of Simulation and Real-Life Learning for Novice Emergency Nurses in COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades, technological influences have propelled the advancement of nursing education, both in practical and theoretical andragogy. Simulation technology has become an integral component of many nursing programs and clinical practice settings. The introduction of simulation challenges current mentorship and practice-based real-life learning, alluding to the question: Is the use of simulation to educate nurses within the clinical environment a sufficient replacement for real-life learning? The recent severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 disease (SARS-CoV-2 or COVID-19) pandemic has caused emergency departments (EDs) to re-examine educational practices, potentially replacing real-life learning with simulation technology to support novice nurses as they care for acutely ill COVID-19 patients. Many experienced ED nurses have left the profession during the COVID-19 pandemic, and novice ED nurses with minimal ED experience have been hired in their places. While their enthusiasm, skill, and knowledge are highly valued, novice ED nurses face many challenges in the complex ED environment, particularly in the rapidly changing COVID-19 pandemic. This article provides an overview of simulation learning and real-life learning and how both of these models, along with their educational strategies, may be implemented by ED nurse educators in assisting novice ED nurses transitioning to independent practice. Keywords: simulation, real-life learning, novice nurse education, emergency department, COVID-19
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle