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Enregistrement W4403294850 · doi:10.3928/01484834-20240529-03

Lessons in Sexual Assault and Violence: A Scoping Review of Undergraduate Nursing Education

2024· review· en· W4403294850 sur OpenAlexaff
Jessica Westman, Elizabeth Keller

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensSeneca Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual assaultCurriculumForensic nursingNursingSexual violencePsychologyMedicineSuicide preventionPoison controlMedical educationMedical emergencyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background More than half of women and one third of men have experienced sexual violence in their lifetime. Nurses must be able to screen and treat patients who have experienced sexual assault, yet they may lack the knowledge and identification skills based on their exposure to content in their undergraduate nursing programs. This study examined the current state of the science regarding sexual assault and violence education in undergraduate nursing curricula. Method This scoping review was guided by Levac's five-step framework. Databases were searched using the key terms “nursing education” and “sexual assault education.” Results A total of 501 articles were identified; eight articles were included in the review. Themes of knowledge, confidence, and educational preparedness emerged. Conclusion Despite the importance and prevalence of sexual assault, limited educational content is provided in undergraduate nursing schools. Results urge implementing educational didactic, simulation, and clinical placement opportunities to improve nursing students' knowledge. [ J Nurs Educ . 2024;63(10):665–670.]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,390 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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