From Development to Implementation
Notice bibliographique
Résumé
This study describes the development and implementation of a high-fidelity simulation as the teaching strategy to enhance undergraduate nursing students' satisfaction, self-confidence, knowledge and learning, collaboration, and communication in providing advance care planning to a terminally ill patient. This original simulation was created using the Healthcare Simulation Standards of Best Practice to incorporate the CARES: Competencies And Recommendations for Educating Undergraduate Nursing Students Preparing Nurses to Care for the Seriously Ill and their Families into the nursing curriculum. A descriptive, quantitative study was conducted for 3 years, evaluating feasibility, sustainability, and student outcomes. Student outcomes were measured with the Frommelt Attitude toward the Care of the Dying Scale, the Student Satisfaction and Self-Confidence in Learning Scale, and Educational Practices Questionnaire. The findings showed the average global scores for the Student Satisfaction and Self-Confidence in Learning Scale (n = 174; mean [SD], 4.28 [0.86]) and for the Educational Practices Questionnaire (n = 164; mean [SD], 4.46 [0.7]), and item scores of each scale were heavily skewed toward the maximum score of 5. The high-fidelity simulation for advance care planning was demonstrated to be feasible and sustainable. As an investment in student learning, it increased the students' active learning, collaboration, communication, satisfaction, and self-confidence while learning how to conduct advance care planning for the terminally ill.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».