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Enregistrement W4282922652 · doi:10.1016/j.ijnurstu.2022.104282

Effect of simulation on stress, anxiety, and self-confidence in nursing students: Systematic review with meta-analysis and meta-regression

2022· review· en· W4282922652 sur OpenAlexafffund
George Oliveira Silva, Flávia Silva Oliveira, Alexandre Siqueira Guedes Coelho, Águeda Maria Ruiz Zimmer Cavalcante, Flavíana Vieira, Luciana Mara Monti Fonseca, Suzanne Hetzel Campbell, Natália D. Aredes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Studies · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversidade de São PauloUniversity of British Columbia
Mots-clésCINAHLAnxietyCritical appraisalMEDLINEPsycINFOMeta-analysisPsychologyPsychological interventionSystematic reviewScopusNursingMedicineClinical psychologyApplied psychologyAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Simulation is a promising strategy in health education, with evidence of importance for learning, but the available systematic reviews are still inconclusive about the effect of the strategy on stress, anxiety, and self-confidence of nursing students, which impact the adherence to and sustainment of this strategy. Thus, better evidence is needed of the impact of simulation on these competences, essential for health professional education. OBJECTIVE: To evaluate the effect of simulation-based experiences on stress, anxiety, self-confidence and learning of undergraduate nursing students compared to conventional teaching strategies or no intervention. DESIGN: Systematic review with meta-analysis and meta-regression. DATA SOURCES: The databases used included: CENTRAL, CINAHL, Embase®, ERIC, LILACS, MEDLINE, PsycINFO®, SCOPUS and Web of Science. Additional searches occurred in PQDT Open (ProQuest), BDTD, Google Scholar and journals with a specific scope in clinical simulation. REVIEW METHODS: This study was conducted by the recommendations of the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Experimental and quasi-experimental studies that compared the effects of simulation on stress, anxiety, and self-confidence of nursing students were included. Study selection and data extraction steps were performed independently by two reviewers. Critical appraisal of the studies was managed by means of the risk of bias tools RoB 2 and ROBINS-I, and quality of evidence by means of the GRADE tool. Data summarization was performed by qualitative synthesis with descriptive analysis and quantitative synthesis by meta-analytic methods and meta-regression. RESULTS: = 20.96%). CONCLUSION: Simulation is an effective strategy for reducing anxiety and increasing self-confidence compared to conventional teaching strategies. Results are still inconclusive for stress. The use of simulation-based experiences in nursing education obtains positive results on anxiety and self-confidence in students, providing support for its implementation in undergraduate curricula to improve the education of qualified nurses. REGISTRATION NUMBER: CRD42020206077. TWEETABLE ABSTRACT: Simulation is an effective teaching strategy for reducing anxiety and increasing self-confidence in learning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,033
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,395 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations81
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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