Evaluating the Appropriateness of Podcasts to Improve the Knowledge and Awareness of Selected Health Topics Among Undergraduate General Nursing Students: Protocol for an International Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Podcasts have proven to be a successful alternative source of educational material for students. Given the ability to listen to podcasts 24/7 and while on the go, this technology has the potential to provide informative and educational material to a large number of people at any given time. Podcasts are usually freely available on commonly used mobile devices, such as smartphones, laptops, and tablets. OBJECTIVE: This paper describes the impact of health-related podcasts as an intervention tool to support the knowledge and awareness of nursing students on a given topic. METHODS: Pre- and postpodcast questionnaires will gather data regarding the participants' knowledge and awareness of two topics-gestational diabetes and mental health. This intervention will be tested on general nursing undergraduate students. The total number of students (N=2395) from the participating universities are broken down as follows: (1) University College Cork (n=850) and the University of Galway (n=450) in Ireland, (2) Mzuzu University in Malawi (n=719), and (3) University of Fort Hare in South Africa (n=376). RESULTS: The study received ethical approval from the University College Cork Ethics Committee (2022-027A1). The approval obtained from University College Cork sufficed as ethics coverage for the University of Galway in Ireland. Ethics approval was also received from the Mzuzu University Research Ethics Committee (ID MZUNIREC/DOR/23/28) and the Inter-Faculty Research Ethics Committee of the University of Fort Hare (ID CIL002-21). Data collection is currently underway and will continue until the end of February 2024. The quantitative and qualitative data are expected to be analyzed in March 2024. CONCLUSIONS: Results from this study will allow for an investigation into the impact of podcasts in different settings: a high-income country (Ireland), an upper-middle-income country (South Africa), and a low-to-middle-income country (Malawi). The data gathered from this feasibility study will provide more clarity on the potential utility of podcasts as an intervention tool. We will gather data regarding listener demographics (eg, country of residence, age, gender, and year of study). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50735.
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 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 | 0,063 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,010 |
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 ».