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Enregistrement W4391329340 · doi:10.26443/ijwpc.v11i1.406

Ethical challenges for children undergoing surgery: Evaluation of graduate nursing students' learning

2024· article· en· W4391329340 sur OpenAlexaffvenue
Ariane Gautrin, Argerie Tsimicalis, Yi Wen Wang, Raíssa Passos dos Santos, Franco A. Carnevale, Amanda Cervantes, Katherine Logue

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Whole Person Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationMedicineNursingGraduate studentsGraduate educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Multiple barriers can impede the holistic care of children and their meaningful involvement in their healthcare in the context of surgery. These include lack of clinician knowledge of the ethical concerns impacting children and scarce educational resources. Our team created an open-access training module (https://childsxethics.net) to enhance clinicians’ understanding of ethical challenges for children undergoing surgery. Objective To evaluate the level of Bloom’s Taxonomy cognitive, affective, and psychomotor learning reached by graduate nursing students after completing the module. Methods A qualitative descriptive study was conducted. Data sources comprised of participants’ course assignments. Data were analysed inductively and deductively using Bloom’s Taxonomy and the Childhood Ethics Framework. Results Nineteen participants wrote online reflections and peer responses. Two subgroups completed group assignments. The module and associated class assignments successfully promoted high levels of cognitive and affective learning of ethical challenges impacting children undergoing surgery. The type of assignment influenced participants’ level of learning and achievement of learning objectives. Cognitive and affective learning processes were enhanced when integrating reflections and fostering dialogue/interaction among peer learners. Implications Study findings will be used to improve the module. Future iterations will include collaborations with international clinicians to enhance the global relevance of the module contents, which will be evaluated with other clinicians/trainees. Providing educational resources for clinicians on ethical challenges in children’s surgery will help facilitate the recognition of children as active moral agents and improve their surgical experiences by promoting holistic patient care.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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