The Effectiveness of Medical Simulation in Teaching Medical Students Critical Care Medicine
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
STATEMENT: We aimed to assess effectiveness of simulation for teaching medical students critical care medicine and to assess which simulation methods were most useful. We searched AMED, EMBASE, MEDLINE, Education Resources Information Centre, British Education Index, Australian Education Index, and bibliographies and citations, in July 2013. Randomized controlled trials comparing effectiveness of simulation with another educational intervention, or no teaching, for teaching medical students critical care medicine were included. Assessments for inclusion, quality, and data extraction were duplicated and results were synthesized using meta-analysis.We included 22 randomized control trials (n = 1325). Fifteen studies comparing simulation with other teaching found simulation to be more effective [standardized mean difference (SMD) = 0.84; 95% confidence interval (CI) = 0.43 to 1.24; P < 0.001; I = 89%]. High-fidelity simulation was more effective than low-fidelity simulation, and subgrouping supported high-fidelity simulation being more effective than other methods. Simulation improved skill acquisition (SMD = 1.01; 95% CI = 0.49 to 1.53) but was no better than other teaching in knowledge acquisition (SMD = 0.41; 95% CI = -0.09 to 0.91).
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.
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 | 0,039 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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