Use of Simulation Learning Experiences in Physical Therapy Entry-to-Practice Curricula: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To review the literature on simulation-based learning experiences and to examine their potential to have a positive impact on physiotherapy (PT) learners' knowledge, skills, and attitudes in entry-to-practice curricula. METHOD: A systematic literature search was conducted in the MEDLINE, CINAHL, Embase Classic+Embase, Scopus, and Web of Science databases, using keywords such as physical therapy, simulation, education, and students. RESULTS: A total of 820 abstracts were screened, and 23 articles were included in the systematic review. While there were few randomized controlled trials with validated outcome measures, some discoveries about simulation can positively affect the design of the PT entry-to-practice curricula. Using simulators to provide specific output feedback can help students learn specific skills. Computer simulations can also augment students' learning experience. Human simulation experiences in managing the acute patient in the ICU are well received by students, positively influence their confidence, and decrease their anxiety. There is evidence that simulated learning environments can replace a portion of a full-time 4-week clinical rotation without impairing learning. CONCLUSIONS: Simulation-based learning activities are being effectively incorporated into PT curricula. More rigorously designed experimental studies that include a cost-benefit analysis are necessary to help curriculum developers make informed choices in curriculum design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».