A randomized control trial to compare Quiet Eye training efficacy to traditional technical training with undergraduate student nurses' peripheral intravenous cannulation performance: a protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Peripheral intravenous cannulation (PIVC) is a common and complex procedure with low first-attempt success rates, causing patient suffering and increased healthcare costs. Quiet Eye (QE) training, a gaze-focused approach, has shown promise in improving procedural PIVC skills. We will examine the effectiveness of traditional technical training (TT) and QE training (QET) on student nurse PIVC performance. METHODS: Forty-four participants will be randomly assigned to either the TT or QET groups using a blocked randomization method to ensure balanced group sizes. Blinded outcome assessments will minimize bias. Data will be collected using a structured questionnaire and a mobile eye tracker to simultaneously record gaze and hand movements. Participants will complete pre-intervention, post-intervention, and one-week retention tests using a light-skinned manikin arm. A transfer task, utilizing a dark-skinned manikin arm, will assess participants' skills post-trials. The TT group will receive traditional instruction on hand movement improvement; the QET group will receive feedback on their gaze behaviours. The primary outcome measure will be PIVC first attempt success defined as being able to flush the inserted catheter with 10 mL (maximum) normal saline into the vessel. A trial will be considered unsuccessful if more than gentle pressure on the syringe plunger is needed to flush the catheter or if the participant abandoned the attempt before attempting the flush. Other dependent variables will be QE duration (%), number of fixations, total movement time(s), and movement phase time(s). We will analyze data with descriptive and inferential statistics, including mixed model ANOVA and Chi-Square tests. DISCUSSION: This study examines the significance of improving PIVC first attempt success rates and highlights QET potential as an intervention. Emphasis is placed on critical implications for health care, particularly the importance of integrating QET into nursing education programs. Future research utilizing large-scale trials and longitudinal designs is recommended.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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 ».