MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413920242 · doi:10.1055/a-2648-4914

Teaching Informatics Competencies within Nursing Education: A Scoping Review of Teaching Strategies

2025· review· en· W4413920242 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueApplied Clinical Informatics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of AlbertaOkanagan CollegeInstitute for Work & HealthAdministrative Sciences Association of CanadaOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth informaticsCINAHLInformaticsHealth Administration InformaticsNurse educationCurriculumNursingMedical educationMEDLINEHealth careMedicinePublic health informaticsEngineering informaticsPsychologyHealth educationPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As healthcare delivery becomes increasingly digital, nursing informatics knowledge has become essential for nurses to participate effectively in digitally enabled healthcare environments. The Canadian Association of Schools of Nursing (CASN) released updated nursing informatics entry-to-practice competencies in 2025 to inform nursing education in Canada. However, the integration of informatics knowledge and content into nursing curricula and professional practice education remains inconsistent. Mapping the teaching strategies used by nursing educators to support these competencies is a necessary step toward understanding current educational practices.To identify teaching strategies currently employed to support the development of nursing informatics knowledge and competencies in undergraduate, graduate, and professional nursing education.The search strategy included six electronic databases: Scopus, Web of Science, CINAHL, ERIC, Embase, and Medline. Key search terms were synonyms and combinations of "informatics competencies," "nursing informatics," and "education." Articles were included if they specifically described nursing informatics competencies and how they were taught to nursing students and practicing nurses. The papers were independently reviewed by two reviewers, and a thematic analysis was conducted to identify teaching strategies.A total of 120 publications were included in the scoping review. Seven strategies to teach nursing informatics were identified: (1) integration of electronic health records into laboratory simulations; (2) integration of informatics competency frameworks; (3) accessing online educational resources; (4) integration of mobile technologies; (5) informatics- competent educators; (6) integrating patient safety and data ethics; and (7) interdisciplinary collaboration.There is an urgent need to align nursing education with the rapid rise of technologies to prepare nurses for safe, competent, and person-centered digital care. This review highlights diverse, CASN-aligned teaching strategies that support informatics competency development across all levels of nursing education. The findings offer practical guidance for educators and inform cirriculum planning and professional practice education in digitally-enabled environments.

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.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,403 · 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