Support for and aspects of use of educational games in family medicine and internal medicine residency programs in the US: a survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evidence supporting the effectiveness of educational games in graduate medical education is limited. Anecdotal reports suggest their popularity in that setting. The objective of this study was to explore the support for and the different aspects of use of educational games in family medicine and internal medicine residency programs in the United States. METHODS: We conducted a survey of family medicine and internal medicine residency program directors in the United States. The questionnaire asked the program directors whether they supported the use of educational games, their actual use of games, and the type of games being used and the purpose of that use. RESULTS: Of 434 responding program directors (52% response rate), 92% were in support of the use of games as an educational strategy, and 80% reported already using them in their programs. Jeopardy like games were the most frequently used games (78%). The use of games was equally popular in family medicine and internal medicine residency programs and popularity was inversely associated with more than 75% of residents in the program being International Medical Graduates. The percentage of program directors who reported using educational games as teaching tools, review tools, and evaluation tools were 62%, 47%, and 4% respectively. CONCLUSIONS: Given a widespread use of educational games in the training of medical residents, in spite of limited evidence for efficacy, further evaluation of the best approaches to education games should be explored.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».