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Enregistrement W7009689503

Evaluating the Effect of a Pressure Injury Virtual Simulation Game on Undergraduate Nursing Students’ Knowledge

2022· dissertation· en· W7009689503 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingExperiential learningInstructional simulationNurse educationTest (biology)Health carePopulationVirtual reality
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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