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Record W4407083054 · doi:10.1590/1518-8345.7250.4430

Uso de la metodología de Kirkpatrick para evaluar la formación de los profesionales de enfermería: una revisión integradora

2025· article· es· W4407083054 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
Languagees
FieldNursing
TopicNursing Diagnosis and Documentation
Canadian institutionsLakehead University
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: evaluar la evidencia sobre el uso del modelo de Donald Kirkpatrick en la evaluación de la formación en enfermería Método: revisión bibliográfica integradora en las bases de datos Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud, Medical Literature Analysis and Retrieval System y Web of Science. Se incluyeron los estudios que respondían a la pregunta de revisión “¿Cuál es la evidencia para el uso del modelo de Donald Kirkpatrick para evaluar la formación en el trabajo de enfermería?” publicados en portugués, inglés o español. Resultados: de los 108 estudios recuperados, se incluyeron trece. La mayoría evaluaba los cuatro niveles propuestos en el modelo (reacción, aprendizaje, comportamiento y resultados) o al menos una combinación de los tres primeros. Se utilizaron diferentes instrumentos para evaluar la formación en enfermería, principalmente enfoques cuantitativos para los niveles de reacción y aprendizaje y enfoques cualitativos para los niveles de comportamiento y resultados. Este enfoque pone de manifiesto la flexibilidad del modelo y la importancia de elegir un conjunto fiable de instrumentos, lo cual es fundamental para cualificar el análisis en cada nivel. Conclusión: el modelo de Kirkpatrick se ha utilizado en todo el mundo para evaluar la formación en enfermería y ha demostrado ser adecuado para este fin, siempre que haya una selección adecuada de instrumentos en cada nivel.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.314
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.027
GPT teacher head0.427
Teacher spread0.400 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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

Citations3
Published2025
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