Effectiveness of serious games and impact of design elements on engagement and educational outcomes in healthcare professionals and students: a systematic review and meta-analysis protocol
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
INTRODUCTION: Serious games (SGs) are interactive and entertaining digital software with an educational purpose. They engage the learner by proposing challenges and through various design elements (DEs; eg, points, difficulty adaptation, story). Recent reviews suggest the effectiveness of SGs in healthcare professionals' and students' education is mixed. This could be explained by the variability in their DEs, which has been shown to be highly variable across studies. The aim of this systematic review is to identify, appraise and synthesise the best available evidence regarding the effectiveness of SGs and the impact of DEs on engagement and educational outcomes of healthcare professionals and students. METHODS AND ANALYSIS: A systematic search of the literature will be conducted using a combination of medical subject headings terms and keywords in Cumulative Index of Nursing and Allied Health, Embase, Education Resources Information Center, PsycInFO, PubMed and Web of Science. Studies assessing SGs on engagement and educational outcomes will be included. Two independent reviewers will conduct the screening as well as the data extraction process. The risk of bias of included studies will also be assessed by two reviewers using the Effective Practice and Organisation of Care criteria. Data regarding DEs in SGs will first be synthesised qualitatively. A meta-analysis will then be performed, if the data allow it. Finally, the quality of the evidence regarding the effectiveness of SGs on each outcome will be assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. ETHICS AND DISSEMINATION: As this systematic review only uses already collected data, no Institutional Review Board approval is required. Its results will be submitted in a peer-reviewed journal by the end of 2018. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42017077424.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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