MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4407083004 · doi:10.1590/1518-8345.7250.4432

O emprego da metodologia de Kirkpatrick para avaliar a formação em enfermagem: uma revisão integrativa

2025· article· pt· W4407083004 on OpenAlexaff
Fernanda Maria de Miranda, Bruna Vasconcelos dos Santos, Vicki L. Kristman, Vivian Aline Mininel

Bibliographic record

VenueRevista Latino-Americana de Enfermagem · 2025
Typearticle
Languagept
FieldNursing
TopicNursing Diagnosis and Documentation
Canadian institutionsLakehead University
FundersCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: avaliar as evidências sobre o uso do modelo de Donald Kirkpatrick na avaliação da formação em enfermagem. Método: revisão integrativa da literatura nas bases de dados Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde, Medical Literature Analysis and Retrieval System e Web of Science. Foram incluídos estudos que respondem à questão de revisão “Quais são as evidências da utilização do modelo de Donald Kirkpatrick para avaliar o treinamento no ambiente de trabalho da enfermagem?” publicados em português, inglês ou espanhol. Resultados: dos 108 estudos recuperados, treze foram incluídos. A maioria avaliou os quatro níveis propostos no modelo (reação, aprendizagem, comportamento e resultados) ou, pelo menos, uma combinação dos três primeiros. Foram utilizados diferentes instrumentos para avaliar a formação em enfermagem, principalmente em abordagens quantitativas para os níveis de reação e aprendizagem e qualitativas para os níveis de comportamento e resultados. Esta abordagem evidencia a flexibilidade do modelo e a importância da escolha de um conjunto confiável de instrumentos, fundamental para qualificar a análise em cada nível. Conclusão: o modelo de Kirkpatrick tem sido utilizado em todo o mundo para avaliar a formação na área da enfermagem e tem se revelado adequado para o objetivo, desde que haja uma seleção adequada de instrumentos em cada nível.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.624
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.070
GPT teacher head0.394
Teacher spread0.324 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevista Latino-Americana de EnfermagemSame topicNursing Diagnosis and DocumentationFrench-language works237,207