A Web-Based Serious Game on Delirium as an Educational Intervention for Medical Students: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adequate delirium recognition and management are important to reduce the incidence and severity of delirium. To improve delirium recognition and management, training of medical staff and students is needed. OBJECTIVE: In this study, we aimed to gain insight into whether the serious game, Delirium Experience, is suited as an educational intervention. METHODS: We conducted a three-arm randomized controlled trial. We enrolled 156 students in the third year of their Bachelor of Medical Sciences degree at the University Medical Centre Groningen. The Game group of this study played Delirium Experience. The Control D group watched a video with explanations on delirium and a patient's experience of delirious episodes. The Control A group watched a video on healthy aging. To investigate students' skills, we used a video of a delirious patient for which students had to give care recommendations and complete the Delirium Observations Screening Scale and Delirium Rating Scale R-98. Furthermore, students completed the Delirium Attitude Scale, the Learning Motivation and Engagement Questionnaire, and self-reported knowledge on delirium. RESULTS: In total, 156 students participated in this study (Game group, n=51; Control D group, n=51; Control A group, n=55). The Game group scored higher with a median (interquartile range) of 6 (4-8) for given recommendations and learning motivation and engagement compared with the Control D (1, 1-4) and A (0, 0-3) groups (P<.001). Furthermore, the Game group scored higher (7, 6-8) on self-reported knowledge compared with the Control A group (6, 5-6; P<.001). We did not find differences between the groups regarding delirium screening (P=.07) and rating (P=.45) skills or attitude toward delirious patients (P=.55). CONCLUSIONS: The serious game, Delirium Experience, is suitable as an educational intervention to teach delirium care to medical students and has added value in addition to a lecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».