The educational benefit of integrating genomic principles into an evolving simulation scenario
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Simulation-supported scenarios were infused with genomic principles to increase undergraduate nursing students’ knowledge of the disease of Cystic Fibrosis (CF) and its genomic implications. The primary aim explored how a genetic component in an evolving CF simulation scenario (at 3 weeks old, 6 years old, 26 years old and 47 years old) could enhance pre-licensure baccalaureate nursing students' self-perceived ability to integrate genomics into their nursing knowledge base. A second aim explored students’ confidence in their ability to participate in patient care. Methods: Three assessment surveys gleaned data from a total of six intervention groups (n = 103): (1) identical nine-item pre/post simulation learner survey of CF knowledge gleaned students' basic genomic knowledge; (2) five-item post-simulation, self-perception of learner knowledge survey gathered students' self-perception of their CF genomic; and (3) one open-ended qualitative question that asked participants to share if they “felt that this scenario enhanced their overall ability to integrate genomics into their knowledge base of nursing and nursing care.” Six control groups (n = 46) did not receive the CF scenarios but completed the nine multiple choice survey once.  Results: All of the six collective intervention groups total post-simulation knowledge averages improved or remained the same as pre-simulation CF knowledge. Comparatively, all total post-simulation CF knowledge averages were considerably higher than the control groups CF knowledge average. Participants’ overall theoretical knowledge of CF post simulation was significantly higher than the control group. All five learner CF knowledge survey items had the majority of participants agreeing their genomic knowledge improved post simulation. Three major themes, with seven sub-themes, emerged from the rich qualitative data. Conclusions: Simulation solidifies comprehension of genomics application of knowledge from didactic theory to practice experiences, providing a reliable and valid pedagogical educational strategy, not only for cognitive, psychomotor and affective learning, but also for genomic proficiency. Integrating an evolving CF simulation scenario can facilitate concepts of genomics, nursing care, and patient advocacy while enhancing students’ confidence and comfort level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».