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Enregistrement W2016744950 · doi:10.1515/ijnes-2013-0027

Simulation Education Approaches to Enhance Collaborative Healthcare: A Best Practices Review

2014· review· en· W2016744950 sur OpenAlexaff
Natalie L. Murdoch, Joan L. Bottorff, Deborah McCullough

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterprofessional educationInclusion (mineral)Health careMedical educationBest practiceLicensureMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interprofessional simulation can provide health profession program educators with an effective means to prepare future practitioners to engage in meaningful collaboration. This systematic review was conducted to identify best practice recommendations to enhance collaborative healthcare using interprofessional simulation education innovations for learners in pre-licensure nursing programs. Using a systematic review methodology, 375 articles were reviewed and 17 studies met the inclusion criteria. Based on the methodological strength of the research and the impact of the simulation innovations, the following simulation techniques were recommended: high-fidelity human patient simulators, role play, and didactic lecture and audience response didactic lecture, both followed by role play with a standardized patient. Instructor modeling was related to achievement of interprofessional competencies when compared to no modeling. Future research is needed to identify optimal timing for implementing interprofessional education innovations, for development of appropriate evaluation tools, and to determine the effects of collaborative practice on patient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,472
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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