언급한 바와

언급한 바와 같이 MWL과 DM 간의 관계에 대한 증거는 부족합니다. 임상 의사 결정과 관련하여 Byrne( 2013 )은 기존 연구를 기반으로 MWL과 정보의 복잡성이 어떤 종류의 임상 의사 결정이 개발되는지 결정하는 핵심 요소가 될 수 있다고 제안했습니다. 스키마 기반 방법 또는 의식적인 메타인지 절차. Baethgeet al. ( 2016 )은 간호사가 자원과 목표의 선택, 최적화, 보상을 처리하는 방식에 따라 성과 품질에 대한 MWL의 영향이 조절된다는 것을 경험적으로 보여주었습니다. Jacksonet al. ( 2014 )은 주행 시뮬레이션 전략을 사용하여 MWL과 다른 고전적 성능 측정 간의 관계에 대해 제안된 것처럼 최적의 DM 성능을 갖는 MWL 영역의 존재를 지원했으며 그 이하 또는 그 이상에서는 더 나쁜 품질의 DM이 생성되었습니다. . 개인별 DM과 스트레스의 관계를 분석한 연구에서 제시된 증거도 언급할 가치가 있다. 최근 리뷰와 메타 분석에서는 요구가 유기체의 조절 능력을 초과할 때마다, 특히 예측할 수 없고 통제할 수 없는 상황에서 스트레스가 발생한다고 가정합니다(Dickerson & Kemeny, 2004 ; Koolhaas et al., 2011 ). 이러한 의미에서 스트레스는 MWL 범위 내에서 개념화되는 상황만을 의미합니다. 게다가, 외부 요구의 함수로서 스트레스의 출현은 평가 전략에 의해 매개됩니다(Lazarus, 1999 ). 따라서 스트레스와 DM 사이의 관계는 MWL 분야에만 제한적으로 적용될 수 있습니다. 그러나 자연 환경에서 스트레스와 DM 사이의 관계에 대한 기존 증거를 간략하게 언급하는 것은 흥미롭습니다. 이러한 의미에서 스트레스는 잘못된 전략 사용, 피드백 처리 변경, 보상 민감도 증가, 처벌 민감도 감소와 관련이 있는 것으로 생각됩니다(Starcke & Brand, 2012 ).
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