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Enregistrement W4398166126 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.2307

Physiological Knowledge Loss in Fourth-Year Nursing Students

2024· article· en· W4398166126 sur OpenAlexaff
Yuwaraj Narnaware, Sharlini Purani, Melanie Neumeier

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingMedicinePsychologyBiologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing concern that nursing students struggle to retain adequate physiological knowledge throughout their program to meet their entry to practice competencies. However, how much and what knowledge is lost and when this occurs over a four-year undergraduate Bachelor of Science in Nursing program remains to be evaluated. Moreover, physiological knowledge retention has not been studied as extensively as anatomical knowledge retention in health care disciplines, including nursing programs (Narnaware, Y., 2021). Most of these studies are conducted after graduation (Aari et al., 2004) or focused on very limited systems (Pourshanazari et al., 2013). The present study aims to evaluate the level of physiological knowledge loss by nursing students in the fourth year between completing their physiology course in first-year nursing and fourth-year Critical Care nursing course . To evaluate physiological knowledge loss in the fourth year, nursing students were quizzed on ten organ systems using the online quizzing platform- Kahoot. Approximately nine to eleven knowledge and comprehension-level multiple-choice questions were delivered via kahoot. Then, these scores were compared to first-year quiz scores on the same content to determine overall knowledge loss over three years. Using SPSS II, the data was analyzed, and means were compared using 2-sample t-tests. The scores are described for each organ system by reporting the mean and standard deviation (±SD) with statistical significance set at P < 0.05 for all tests. The mean score of questions from all organ systems in year one was 62.89 ± 10.49 (±SD). Comparing that score to matched test items evaluated in the Critical Care course, there is a decrease in the overall mean score from 62.89 ± 10.49 (±SD) to 47.69 ± 8.23 (±SD). This equates to a 15.2% knowledge loss or 84.8% retention rate within three years. Organ-specific knowledge loss was highest for fluid and electrolytes (30.7%), hormones (28.6%), defences (22.5%), and reproductive physiology (22.5%), followed by renal physiology (19.7%). Knowledge loss was comparatively lower for blood (15.9%), inflammation (11.2%), vascular (7.5%) and respiratory physiology (4.7%). However, this loss was lowest for digestive physiology (-3.7%). The results of this study demonstrate a lower level of knowledge loss overall, with variations in loss being system-specific. The level of knowledge loss in the present study was significantly lower than previously reported in medical and allied health students (Pourshanazari et al., 2013) and lowest than anatomical knowledge retention levels in the same population (Narnaware and Neumeier, 2021). However, compared to the third year, knowledge loss in the fourth year is not significantly different (Narnaware et al., 2021). Applied for Teaching Physiology Section- Travel Fellowship Award. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,381 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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