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Enregistrement W4403685157 · doi:10.2196/58030

Advancing Digital Education Technologies by Empowering Nurses With Point-of-Care Ultrasound: Protocol for a Mixed Methods Study

2024· article· en· W4403685157 sur OpenAlexvenueno aff
Fernanda Raphael Escobar Gimenes, Angelita Maria Stabile, Rodrigo Magri Bernardes, Vinícius Batista Santos, Mayra Gonçalves Menegüeti, Patrícia Rezende do Prado, Maurício Serra Ribeiro, Flávia Giron Camerini, Soraia Assad Nasbine Rabeh

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistContent validityMedicineMedical educationProtocol (science)Construct validityMultidisciplinary approachSystematic reviewHealth careNursingMEDLINEPsychologyAlternative medicinePatient satisfactionPathologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bedside ultrasonography, also known as point-of-care ultrasound (PoCUS), is a promising technological tool that enhances clinical assessment, enriching diagnostic capabilities and clinical reasoning. Its use in nursing spans various patient populations and health care settings, providing nurses with a valuable health assessment tool to improve care quality and patient safety. Despite its growing integration into clinical practice, PoCUS training has mainly focused on physicians, leaving a gap for trained nurses who demonstrate similar proficiency in conducting scans and interpreting images. Previous research highlights the value of digital tools in PoCUS training, showing their role in improving professionals' and students' knowledge, image interpretation skills, and clinical acumen. OBJECTIVE: This study aimed to (1) establish an assessment instrument gauging nurses' competency milestones in PoCUS and evaluate its content and appearance validity, (2) develop a series of 5 educational videos focused on PoCUS and assess their content and appearance validity, and (3) construct an online learning environment tailored to nurses' PoCUS training needs and evaluate its content and appearance validity. METHODS: We will conduct a methodological study of technological production guided by Rogers' diffusion of innovations theory. Subproject 1 will design and validate a comprehensive assessment tool for evaluating nurses' competency milestones in PoCUS use. For this purpose, a scoping review will be conducted. The review will be based on JBI Collaboration guidelines and reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extended for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) checklist. Subproject 2 involves an evaluation of content and appearance validity for a series of 5 educational videos on PoCUS, designed specifically for nurses about applying peripherally inserted central catheter lines, inserting nasogastric feeding tubes, assessing gastric residual volume, assessing pressure injuries and soft tissue conditions, and assessing muscle mass to monitor patient nutritional status. In subproject 3, a comprehensive online learning environment dedicated to PoCUS training for nurses will be developed and validated. The launch of an online learning environment represents a cornerstone of our dissemination strategy, scheduled to coincide with the inaugural Brazilian PoCUS symposium for nurses, an event organized by the project members. This platform will serve as a pivotal resource for continuous learning and professional development. RESULTS: Subproject 1 will start in the second half of 2024 and is expected to be completed by mid-2025. Subproject 2 is currently ongoing and is expected to be completed in early 2026. Subproject 3 is set to begin in early 2025 and is planned to be completed by 2026. CONCLUSIONS: Through these concerted efforts, the project aims to bridge the existing gap in PoCUS training for nurses, thereby fostering their proficiency and enhancing patient care outcomes. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/58030.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,501 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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