Use of high-fidelity simulation in advancing palliative care skills in nursing students: A convergent mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: High-fidelity simulation (HFS) has positive effects on different learning outcomes in nursing education. The aim of the study was to develop a comprehensive understanding of the added value of HFS building on traditional learning methods in the development of self-efficacy in Bachelor of Science in Nursing students caring for adult patients and their families in early palliative situations.Methods: A convergent mixed methods study was conducted. In the quantitative study section, a quasi-experimental, repeated measures design was applied measuring self-efficacy using the Self-Efficacy-Subscale of the Bonner Palliativwissenstest (BPW) and the Family Nursing Practice Scale (FNPS). In the qualitative study section, a qualitative descriptive study design was applied. Mixed methods meta-inferences were generated by a joint display table.Results: The added value of HFS concerning strengthening nursing student’s self-efficacy in early palliative care and family systems care was confirmed. The expanded findings were the strengths of HFS with the possibility for students to reflect on their performance and synthesize new insights, as well as the importance of students’ practical experience to integrate family systems care in symptom management.Conclusions: HFS strengthens students in their future role as nurses caring for adult patients and their families in early palliative situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».