Assessment of clinical skills in laboratory settings in prelicensure health education programs: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aims to map the available literature on the assessment of clinical skills in laboratory settings in health education prelicensure programs. INTRODUCTION: Prelicensure health programs are facing growing challenges in delivering learning experiences that sufficiently prepare students for safe practice as clinical settings contend with workforce shortages, rising workload demands, and increasingly complex patient populations. One safety component is the assessment of clinical skills prior to entering practice and caring for patients. Laboratory experiences generally include opportunities for hands-on practice and demonstration of a new clinical skill, such as medication administration or infection prevention and control measures. This scoping review is necessary as laboratory assessments play a crucial role in providing insights into students' readiness to perform relevant clinical skills prior to caring for patients in practice settings. ELIGIBILITY CRITERIA: This review will consider qualitative, quantitative, and mixed methods studies on approaches and strategies used by faculty, staff, and/or students when assessing clinical skills in laboratory settings in health education prelicensure programs. Assessment of postlicensure health care professionals' clinical skills will be excluded. METHODS: This review will follow the JBI methodology for scoping reviews. Databases to be searched will include CINAHL with Full Text (EBSCOhost), MEDLINE (Ovid), Embase (Embase.com), ERIC (EBSCOhost), ProQuest Dissertations and Theses (ProQuest), and Google (with advanced search strategies). Two independent reviewers will screen citations for inclusion as well as conduct data extraction and analysis. A third reviewer will resolve any disagreements. Data will be presented in tables and charts, accompanied by a narrative summary. REVIEW REGISTRATION: OSF https://osf.io/yz5bu.
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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 | 0,026 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».