Technology-Enhanced Simulation and Pediatric Education: A Meta-analysis
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
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Pediatrics has embraced technology-enhanced simulation (TES) as an educational modality, but its effectiveness for pediatric education remains unclear. The objective of this study was to describe the characteristics and evaluate the effectiveness of TES for pediatric education. METHODS: This review adhered to PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) standards. A systematic search of Medline, Embase, CINAHL, ERIC, Web of Science, Scopus, key journals, and previous review bibliographies through May 2011 and an updated Medline search through October 2013 were conducted. Original research articles in any language evaluating the use of TES for educating health care providers at any stage, where the content solely focuses on patients 18 years or younger, were selected. Reviewers working in duplicate abstracted information on learners, clinical topic, instructional design, study quality, and outcomes. We coded skills (simulated setting) separately for time and nontime measures and similarly classified patient care behaviors and patient effects. RESULTS: We identified 57 studies (3666 learners) using TES to teach pediatrics. Effect sizes (ESs) were pooled by using a random-effects model. Among studies comparing TES with no intervention, pooled ESs were large for outcomes of knowledge, nontime skills (eg, performance in simulated setting), behaviors with patients, and time to task completion (ES = 0.80-1.91). Studies comparing the use of high versus low physical realism simulators showed small to moderate effects favoring high physical realism (ES = 0.31-0.70). CONCLUSIONS: TES for pediatric education is associated with large ESs in comparison with no intervention. Future research should include comparative studies that identify optimal instructional methods and incorporate pediatric-specific issues into educational interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| 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