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Enregistrement W4392281840 · doi:10.1097/nan.0000000000000539

Evaluating Nursing Students' Venipuncture and Peripheral Intravenous Cannulation Knowledge, Attitude, and Performance

2024· article· en· W4392281840 sur OpenAlexaff
Orlaith Hernon, Edel McSharry, Andrew J. Simpkin, Iain MacLaren, Peter J. Carr

Notice bibliographique

RevueJournal of Infusion Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensRegistered Nurses' Association of Ontario
Organismes subventionnairesUniversity of Galway
Mots-clésVenipunctureCurriculumMedicineNursingNursing staffPsychologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peripheral intravenous cannulation and venipuncture are among the most common invasive procedures in health care and are not without risks or complications. The aim of this study was to evaluate the current training provided to nursing and midwifery undergraduate students. Student knowledge, attitude, practice, and performance regarding these procedural skills were assessed. A knowledge, attitude, and practices survey was disseminated to final year nursing and midwifery students as the first phase of this study. For the second phase of the study, nursing students were video recorded and then observed performing the skill of peripheral intravenous cannulation in a simulated environment. Thirty-eight nursing and midwifery students completed the survey, and 66 nursing students participated in the observation study. Descriptive statistics were performed. The mean knowledge score was 7.2 out of 15.0, (standard deviation [SD] = 2.4), and the mean attitude score was 10.20 out of 18.00 (SD = 4.79). Qualitative data from the survey were categorized to demonstrate specific areas of focus for improving the training. The mean performance score was 16.20 out of 28.00 (SD = 2.98). This study provides valuable input to developing and enhancing evidence-based curricula. It can help educators and supervisors, in both academic and clinical settings, identify areas where clinical performance and education could be enhanced.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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