Effects of high-fidelity simulation on self-efficacy in undergraduate nursing education regarding family systems care and early palliative care
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Family systems care and palliative care are main topics in nursing education and practice. Self-efficacy of undergraduate nursing students is strengthened by high-fidelity simulation. The aim of this study was to explore the effects of high-fidelity simulation on the self-efficacy of undergraduate nursing students regarding family systems care and early palliative care in an adult setting.Methods: A quasi-experimental study design with repeated measures was conducted. Self-Efficacy was measured using the Family Nursing Practice Scale (FNPS) and the Self-Efficacy-Subscale of the Bonner Palliativwissenstest (BPW) before the start of the theoretical family systems care and palliative care courses (t1), after completion of the courses (t2), immediately after high-fidelity simulation (t3) and 3 months after high-fidelity simulation (t4). A linear mixed model was performed to evaluate the difference of self-efficacy between the times of measurement.Results: A total of 46 undergraduate nursing students participated in the study. There were statistically significant differences regarding the FNPS between t1 and t3 (p = .0019) as well as t1 and t4 (p = .0198), and regarding the BPW between t1 and t3 (p ≤ .0001), t1 and t4 (p = .0012), as well as t2 and t3 (p = .0112). Between the other times of measurement, no statistically significant differences were found.Conclusions: High-fidelity simulation in combination with traditional learning methods can have a short- and long-term effect on undergraduate nursing students’ self-efficacy regarding family systems care and early palliative care in hospitalized adult patients.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».