The minimal relationship between simulation fidelity and transfer of learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: High-fidelity simulators have enjoyed increasing popularity despite costs that may approach six figures. This is justified on the basis that simulators have been shown to result in large learning gains that may transfer to actual patient care situations. However, most commonly, learning from a simulator is compared with learning in a 'no-intervention' control group. This fails to clarify the relationship between simulator fidelity and learning, and whether comparable gains might be achieved at substantially lower cost. OBJECTIVES: This analysis was conducted to review studies that compare learning from high-fidelity simulation (HFS) with learning from low-fidelity simulation (LFS) based on measures of clinical performance. METHODS: Using a variety of search strategies, a total of 24 studies contrasting HFS and LFS and including some measure of performance were located. These studies referred to learning in three areas: auscultation skills; surgical techniques, and complex management skills such as cardiac resuscitation. RESULTS: Both HFS and LFS learning resulted in consistent improvements in performance in comparisons with no-intervention control groups. However, nearly all the studies showed no significant advantage of HFS over LFS, with average differences ranging from 1% to 2%. DISCUSSION: The factors influencing learning, and the reasons for this surprising finding, are discussed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle