Evaluating the efficacy of Jahezon's educational program on critical nursing care: A quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Competent and trained nurses are essential for critical care preparedness. This study assesses the impact of an educational training program (Jahezon) on the participants' critical care knowledge by comparing their pre- and post-knowledge outcomes.Methods: This study used a quasi-experimental one-group pre-test-post-test design to examine the impact of 40 days of theoretical and practical training on 43 selected nurses from 16 hospitals located in the Hai’l Health cluster, situated in the city of Hai’l, Saudi Arabia. The training program started on November 2021, the curriculum covered a comprehensive range of critical care nursing concepts and was divided into four phases. The instrument used to assess knowledge was a 50-item multiple-choice questionnaire, which was administered as a pre-test, post-test, and a 6-month follow-up test format. The data were analyzed using SPSS v29.0.Results: The mean total scores were the highest in the follow up test (M = 9.87, SD = 2.34), followed by the post-test (M = 7.57, SD = 0.98) and the pre-test (M = 5.91, SD = 1.06), showing a statistically significant difference (F(2, 117) = 64.834, p < .001). From the pre-test to the post-test, 93% of the total scores improved. The only demographic factor that affected the test scores was gender, with female nurses scoring higher.Conclusions: The nurses' knowledge improved significantly after their participation in the critical care training program, but more research is needed to determine their actual performance in caring for critically ill patients during a pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».