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Enregistrement W2572086525 · doi:10.1186/s12909-016-0838-3

Design of simulation-based medical education and advantages and disadvantages of in situ simulation versus off-site simulation

2017· editorial· en· W2572086525 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Ottawa Skills and Simulation CentreOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesLaerdal Foundation for Acute MedicineAase og Ejnar Danielsens Fond
Mots-clésComputer scienceMedical educationIn situMedical physicsMedical simulationMedicineSimulationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Simulation-based medical education (SBME) has traditionally been conducted as off-site simulation in simulation centres. Some hospital departments also provide off-site simulation using in-house training room(s) set up for simulation away from the clinical setting, and these activities are called in-house training. In-house training facilities can be part of hospital departments and resemble to some extent simulation centres but often have less technical equipment. In situ simulation, introduced over the past decade, mainly comprises of team-based activities and occurs in patient care units with healthcare professionals in their own working environment. Thus, this intentional blend of simulation and real working environments means that in situ simulation brings simulation to the real working environment and provides training where people work. In situ simulation can be either announced or unannounced, the latter also known as a drill. This article presents and discusses the design of SBME and the advantage and disadvantage of the different simulation settings, such as training in simulation-centres, in-house simulations in hospital departments, announced or unannounced in situ simulations. DISCUSSION: Non-randomised studies argue that in situ simulation is more effective for educational purposes than other types of simulation settings. Conversely, the few comparison studies that exist, either randomised or retrospective, show that choice of setting does not seem to influence individual or team learning. However, hospital department-based simulations, such as in-house simulation and in situ simulation, lead to a gain in organisational learning. To our knowledge no studies have compared announced and unannounced in situ simulation. The literature suggests some improved organisational learning from unannounced in situ simulation; however, unannounced in situ simulation was also found to be challenging to plan and conduct, and more stressful among participants. The importance of setting, context and fidelity are discussed. Based on the current limited research we suggest that choice of setting for simulations does not seem to influence individual and team learning. Department-based local simulation, such as simulation in-house and especially in situ simulation, leads to gains in organisational learning. The overall objectives of simulation-based education and factors such as feasibility can help determine choice of simulation setting.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,404 · 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