Ensino baseado em simulação na enfermagem oncológica: revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: avaliar e sintetizar a literatura existente sobre o impacto do uso da educação baseada em simulação no conhecimento e prática de enfermeiros e estudantes de enfermagem em relação aos pacientes oncológicos. Método: revisão integrativa da literatura utilizando a metodologia proposta por Ganong. Coleta de dados nas bases MEDLINE e CINAHL, aplicando termos do Medical Subject Headings (MeSH). Resultados: 12 artigos foram selecionados, dos quais duas categorias de análise foram definidas, sendo elas, o uso de ensino baseado em simulação entre (1) profissionais e (2) estudantes de enfermagem. Conclusão: O ensino baseado em simulação é uma temática relativamente nova e devido a isto não existem muitos estudos acerca desse tópico nos periódicos científicos. Porém, os estudos existentes demonstram que o uso da simulação clínica é uma ferramenta que vem mostrando resultados positivos no processo de ensino de profissionais e estudantes de enfermagem relacionados a oncologia clínica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.056 | 0.163 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".