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Enregistrement W4292542962 · doi:10.1111/jan.15414

Scoping review: Diagnostic reasoning as a component of clinical reasoning in the U.S. primary care nurse practitioner education

2022· article· en· W4292542962 sur OpenAlexaff
Sheila Smith, Mary Mescher Benbenek, Caitlin Bakker, Denise Bockwoldt

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNurse practitionersComponent (thermodynamics)Primary careNursingPsychologyMedicineMedical educationFamily medicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Diagnostic Reasoning (DR) is an essential competency requiring mastery for safe, independent Nurse Practitioner (NP) practice, but little is known about DR content included in NP education programs. The aims of this study were to identify whether and how the concept of DR is addressed in NP education. DESIGN: We conducted a scoping review on DR-related content and teaching innovations in U.S. primary care NP education programs, with implications for NP education programs worldwide. Concepts and principles with global applicability include: conducting focused and hypothesis-directed histories and exams, generating the problem statement, formulating the differential diagnosis, appropriate and relevant diagnostic testing, determining the working diagnosis and developing evidence-based, patient-centred management plans. DATA SOURCES: N = 1115 articles retrieved from Medline, Embase, PsycINFO, and CINAHL for the period 2005-2021. Forty-one scholarly articles met inclusion/exclusion criteria. REVIEW METHODS: Data were extracted, synthesized and grouped by theoretical frameworks, content included, educational interventions and assessment measures. RESULTS: Most articles provided descriptions of approaches for teaching NP clinical or diagnostic reasoning. Ten papers directly referenced the current science and theory of DR. CONCLUSION: The US NP education literature addressing DR is limited and demonstrates a lack of shared conceptualizations of DR. Whilst numerous components of DR are identifiable in the literature, a robust teaching/learning scholarship for DR has not yet been established in the US NP education literature. IMPACT: Whilst primary care NP education programs are beginning to incorporate DR education into their curricula, little research has been conducted to demonstrate the effectiveness of educational outcomes. Increased integration of DR content into NP education is needed, including increased educational research on teaching DR competencies. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contribution was included in this review, as the public is generally not familiar with DR or its teaching approaches.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,173
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,173
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0170,023
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,405 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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