Notice bibliographique
Résumé
［Aim］ This study aimed to clarify the education content and actual state of knowledge and skills training provided at each medical facility until flight nurses can practice independently. ［Subject and Method］ We requested participation in the questionnaire survey from medical institutions that operate medical helicopters in Japan. We analyzed 90 patients from 28 medical centers that participated in the study. ［Result］ Regarding flight nurse education in Japan, OJT was introduced in all the medical facilities surveyed. After beginning independent practice, flight nurses experienced exceptional cases such as disaster response and perinatal patient care. However, four （14.3％） facilities provided disaster-specific education；four （14.3％）, perinatal education；seven（25.0％），neonatal transportation； and seven （25.0％）, pediatric education. Six（21.4％） provided education on exceptional cases, which was less than a quarter of the total number of facilities. Fifteen facilities （53.6％） introduced simulation education. The duration of education varied from 10 days to ＞ 1 year. ［Conclusion］ Many facilities do not provide education on these particular cases as part of flight nurse education. Conversely, flight nurses are unlikely to experience exceptional cases during their OJT period, and flight nurses purportedly acquire this knowledge and skillset by participating in training sessions as well as self-improvement. Including exceptional cases during the OJT training period in the standard education program and incorporating simulation education at each facility are necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».