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Enregistrement W6944912154 · doi:10.22235/ech.v13i1.4054

Actualizando los programas de educación en enfermería en respuesta a los desafíos del siglo XXI

2024· article· en· W6944912154 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing care and research
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Field (mathematics)Perspective (graphical)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

en 2003 por Souza, (1) asesora de enfermería y salud pública para la Organización Panamericana de la Salud (OPS), la autora revisa los momentos claves del desarrollo de la formación en enfermería en América Latina.Souza destaca tres momentos importantes en la formación social de las enfermeras: 1) la secularización de la asistencia a la salud -que marcó el inicio de los programas en los países que históricamente rompieron los lazos entre el Estado y la Iglesia y reformaron el sistema sanitario expulsando las órdenes religiosas de la asistencia a la salud-y la modernización de los servicios de salud resultante de los avances científicos de finales del siglo XIX e inicios del siglo XX; 2) el movimiento de salud pública, y 3) la expansión de los programas universitarios en América Latina.Souza concluye que la formación de las enfermeras en la región refleja el desarrollo socioeconómico desigual y heterogéneo de los diferentes países latinoamericanos, y que ni la formación en el puesto de trabajo implementada a principios del siglo XX ni el sistema educativo organizado a partir de entonces crearon las condiciones necesarias para su pleno desarrollo profesional, para su participación más efectiva en la influencia sobre las condiciones sanitarias imperantes en la región, y, según Lizarraga Amilibia, (2) para su capacidad de tomar parte en las decisiones políticas dentro del sistema sanitario.En algunos otros países, como es el caso de Canadá, la formación en enfermería también estuvo marcada por momentos de grandes y lentos cambios.Varios años fueron necesarios para pasar de una formación impartida en los hospitales por las religiosas a la evaluación de los programas de enfermería con un proceso de acreditación riguroso de las instituciones académicas para mejorar los estándares de calidad.(3) Pruebas recientes indican que se sigue perdiendo terreno en la formación de los estudiantes de enfermería en una época de cambios rápidos y radicales.Según Kavanagh y Sharpnack, (4) las competencias iniciales que se esperan de los estudiantes de enfermería están disminuyendo a un ritmo alarmante, y esto se ha visto agravado por el impacto de la pandemia de COVID-19.Por su parte, Wakefield y colaboradores (5) señalan que en la próxima década será esencial que la formación de enfermería evolucione rápidamente para que las enfermeras sean capaces de responder a los desafíos contemporáneos que conllevan los determinantes sociales de la salud (ej.: complejidad de los cuidados, envejecimiento de la población, aumento de las enfermedades de salud mental y crónicas, prevención de la salud y promoción de la equidad e igualdad sanitaria).Las enfermeras también tendrán que formarse para atender a una población cada día más diversa, desarrollar nuevos roles profesionales, saber actuar en ambientes políticos dinámicos, liderar los cambios, consolidar la colaboración interprofesional y adaptarse a las nuevas tecnologías de la salud numérica.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,330 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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