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Enregistrement W4407083004 · doi:10.1590/1518-8345.7250.4432

O emprego da metodologia de Kirkpatrick para avaliar a formação em enfermagem: uma revisão integrativa

2025· article· pt· W4407083004 sur OpenAlexaff
Fernanda Maria de Miranda, Bruna Vasconcelos dos Santos, Vicki L. Kristman, Vivian Aline Mininel

Notice bibliographique

RevueRevista Latino-Americana de Enfermagem · 2025
Typearticle
Languept
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: avaliar as evidências sobre o uso do modelo de Donald Kirkpatrick na avaliação da formação em enfermagem. Método: revisão integrativa da literatura nas bases de dados Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde, Medical Literature Analysis and Retrieval System e Web of Science. Foram incluídos estudos que respondem à questão de revisão “Quais são as evidências da utilização do modelo de Donald Kirkpatrick para avaliar o treinamento no ambiente de trabalho da enfermagem?” publicados em português, inglês ou espanhol. Resultados: dos 108 estudos recuperados, treze foram incluídos. A maioria avaliou os quatro níveis propostos no modelo (reação, aprendizagem, comportamento e resultados) ou, pelo menos, uma combinação dos três primeiros. Foram utilizados diferentes instrumentos para avaliar a formação em enfermagem, principalmente em abordagens quantitativas para os níveis de reação e aprendizagem e qualitativas para os níveis de comportamento e resultados. Esta abordagem evidencia a flexibilidade do modelo e a importância da escolha de um conjunto confiável de instrumentos, fundamental para qualificar a análise em cada nível. Conclusão: o modelo de Kirkpatrick tem sido utilizado em todo o mundo para avaliar a formação na área da enfermagem e tem se revelado adequado para o objetivo, desde que haja uma seleção adequada de instrumentos em cada nível.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,324 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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