Effectiveness of a Game-Based Mobile App for Educating Intensive Critical Care Specialist Nurses in Extracorporeal Membrane Oxygenation Pipeline Preflushing: Quasi-Experimental Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the context of training specialist nurses and nursing education, a game-based mobile app was used as a simulation to teach intensive critical care specialist nurses the knowledge and skills of extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) pipeline preflushing. Objective: This study aimed to evaluate the impact of a game-based mobile app on improving ECMO pipeline preflushing skills in intensive critical care specialist nurses. Methods: A total of 86 intensive critical care specialist nurses who were learning ECMO for the first time were included in this study. The nurses were divided into 2 groups: a control group (n=43) and an experimental group (n=43). Participants in the experimental group used a game-based mobile app for simulation exercises; the control group received no additional intervention. All participants took a theoretical test and a skill operation test at the beginning of the study and 1 week later. The differences in scores between the 2 groups were compared, and the learning curve of the experimental group was observed. Results: The final theoretical test scores (88.44 and 85.02) and skill operation test scores (89.42 and 86.33) of the experimental group and control group, respectively, were significantly higher than those of the initial tests (theoretical test scores: 75.88 and 74.42; skill operation test scores: 75.44 and 75.93; all P<.001). The scores of the final theoretical test (88.44) and the final skill operation test (89.42) in the experimental group were higher than the scores of the control group (85.02; P<.001 and 86.33; P<.001, respectively). Learning curve analysis showed that the experimental group needed an average of 17 operations to master the skill. Conclusions: This study suggests that a game-based mobile app may be more effective for intensive critical care specialist nurses in ECMO pipeline preflushing education than traditional Chinese lecture-practice education.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».