Rehausser les compétences des infirmières en milieu rural : exploration de l’acceptabilité et de la faisabilité d’une intervention utilisant la réalité virtuelle immersive
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Afin d’offrir des soins de qualité, les infirmières nouvellement diplômées (IND) doivent poursuivre leur développement de compétences cliniques dans les milieux de soins. Or, en milieu clinique rural, l’accessibilité à la formation continue offrant des occasions d’apprentissage dans l’action comporte des défis. La réalité virtuelle immersive (RVI) est une modalité de simulation nouvellement utilisée en santé, qui a le potentiel d’aider au développement des compétences d’infirmières en milieu clinique rural. \nObjectifs : Le but de ce projet est d’explorer l’acceptabilité et la faisabilité d’une intervention utilisant la RVI comme modalité de développement des compétences d’IND travaillant en milieu rural. \nMéthodologie : Pour ce faire, onze IND ayant de 0 à 2 ans d’expérience ainsi que deux de leurs gestionnaires d’un milieu hospitalier rural du Québec, ont été recrutées sur une base volontaire, pour participer à une étude pré-expérimentale post-test sans groupe témoin. Après avoir participé à une simulation utilisant la RVI, les IND ont complété des questionnaires auto-administrés au sujet de la préférence et de l’acceptabilité de l’intervention, ainsi que sur les cybermalaises. Des entrevues semi-dirigées individuelles d’une durée de 15 minutes ont aussi été réalisées auprès des IND et des gestionnaires après le déroulement des simulations. \nRésultats : L’intervention a été jugée acceptable selon les résultats des questionnaires et faisable selon les entrevues semi-dirigées. Les données issues des entretiens semi-dirigés démontrent que l’intervention a été reconnue comme étant pertinente et pour tous les milieux cliniques, ruraux ou non. Des suggestions quant à son implantation ont été nommées. La RVI permettrait aussi le développement de compétences variées et les défis étaient jugés surmontables. \nConclusion : Il serait pertinent d’utiliser la RVI pour une population d’IND en milieu rural vue son acceptabilité et sa faisabilité. Des études démontrant l’effet causal de la RVI sur le développement de compétences spécifiques, seraient justifiées. La RVI serait également pertinente pour le développement de compétences des infirmières en général, peu importe leur milieu clinique d’appartenance ou leur expérience. D’autres études seraient nécessaires pour démontrer son acceptabilité chez des populations et des milieux variés.
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 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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».