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Enregistrement W6991959062

Innovative Approach to Assess Caring in Nursing Skills

2019· article· en· W6991959062 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSOPHIA (St. Catherine University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricCompetence (human resources)Grading (engineering)Session (web analytics)Task (project management)Construct (python library)Nurse education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through presentation, discussion, and small group work; this session will discuss why caring should be measured in lab skills, describe one approach to implementing measurements of caring, and instruct learners how to apply this approach. Caring is an underlying construct forming a basis of what a nurse does each day, a way of being in connection with the patient. When teaching students how to perform a skill, cultivating how to be in caring connection with the patient needs to be emphasized. Actions, words, and behaviors all contribute to the caring connection between a nurse and a patient (Watson, 2015). When a nurse’s work includes the caring connection, one affirms that nursing is more than just a job (Watson, 2015). Not only do caring behaviors need to be taught, these behaviors also need to be included in skill evaluation rubrics to emphasize the importance of caring. Skill evaluation rubrics are used to demonstrate student competence in a skill before performing that skill with a patient. Traditionally, the framework of a skill rubric focuses on the proficiency of the task being evaluated. However, competency in nursing is more than task proficiency. Students are expected to demonstrate a caring demeanor when the skill is performed in a clinical setting. To do so skill competency rubrics need to be framed with a focus on caring. To switch the focus from only skill proficiency to cultivating the caring connection; a change in the evaluation rubric framework is needed. Rather than inserting components of caring into a traditional skill grading rubric, rubrics developed using the Attributes of Caring developed by Roach (2002) as the evaluation criteria should be utilized. The Attributes of Caring identify specific behaviors demonstrated by the nurse when caring for a patient. Roach’s work included six attributes of caring: compassion, competence, confidence, conscience, commitment, and comportment. Additional Attributes of Caring may be used to meet the needs of a program. After establishing the essential steps of the skill which will be measured, each step of the skill being evaluated is assessed and the associated Attribute of Caring is determined. The evaluation rubric is set up with each row headed by an Attribute as the measurement criteria and the associated steps of the skill are used to describe the measures to evaluate successful achievement. By using Attributes of Caring as evaluation criteria, the importance of caring behaviors is demonstrated. Students are taught and evaluated on actions, words, and behaviors which contribute to the caring connection and faculty are given a language for evaluation based on caring. Competency in nursing is emphasized and evaluated by implementing this approach to lab skill evaluation. References Roach, M. S. (2002). Caring, the human mode of being: A blueprint for the health professions (2nd rev. ed.). Ottawa: Canadian Healthcare Association Press. Watson, J. (2015). Jean Watson’s theory of human caring. In M. C. Smith & M. E. Parker (Eds.), Nursing theories & nursing practice (pp. 321-339). Philadelphia, PA: F.A. Davis Company.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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