Evaluating the Effect of a Pressure Injury Virtual Simulation Game on Undergraduate Nursing Students’ Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
With the ageing population living longer and the prevalence of chronic diseases, pressure injuries are a serious health concern. The literature has identified some long-standing gaps in undergraduate nursing wound care education and its impact on undergraduate nursing students learning. With virtual simulation games (VSGs) having positive outcomes as experiential learning tools, we conducted a study to evaluate the effect of a pressure injury virtual simulation game on undergraduate nursing students’ knowledge. In this pilot study, we employed a one-group pre-test-post-test quasi-experimental design among 19 undergraduate nursing students at Queen’s University, Kingston, Ontario. A modified version of the Pieper-Zulkowski Pressure Ulcer Knowledge Test was used as a tool to assess students’ knowledge about pressure injuries (PIs) before and after the virtual simulation game. In the VSG, participants took on the role of a wound care nurse as they completed a comprehensive assessment and treatment of a coccyx pressure injury (PI). At the end of the game, consenting students participated in a virtual debriefing session. We hypothesized that the VSG would significantly increase the knowledge of the assessment and treatment of PIs among undergraduate nursing students. The dependent t-test comparing the students’ pre-test and post-test knowledge scores showed a statistically significant improvement in the knowledge scores from a pre-test mean score of 9.63 to a post-test mean score of 11.53. However, the independent t-test showed no statistically significant difference in students’ knowledge scores between the lower-year and upper-year undergraduate nursing student groups. At the end of the study, the following themes emerged from the virtual debriefing sessions: self-reflection, active learning, knowledge acquisition, knowledge application, holistic patient care, taking the initiative to acquire or advance one’s knowledge, and recognizing the abnormal. VSGs increase nursing students’ knowledge and help them make appropriate wound care decisions in their clinical placements. As virtual simulation evolves, we need to continue to generate more robust, well-designed studies with larger sample sizes to support the use of VSGs in nursing education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».