Digital storytelling in health professions education: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital stories are short videos that combine stand-alone and first-person narratives with multimedia. This systematic review examined the contexts and purposes for using digital storytelling in health professions education (HPE) as well as its impact on health professionals' learning and behaviours. METHODS: We focused on the results of HPE studies gleaned from a larger systematic review that explored digital storytelling in healthcare and HPE. In December 2016, we searched MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, and ERIC. We included all English-language studies on digital storytelling that reported at least one outcome from Levels 2 (learning) or 3 (behaviour) of The New World Kirkpatrick Model. Two reviewers independently screened articles for inclusion and extracted data. RESULTS: The comprehensive search (i.e., digital storytelling in healthcare and HPE) resulted in 1486 unique titles/abstracts. Of these, 153 were eligible for full review and 42 pertained to HPE. Sixteen HPE articles were suitable for data extraction; 14 focused on health professionals' learning and two investigated health professionals' learning as well as their behaviour changes. Half represented the undergraduate nursing context. The purposes for using digital storytelling were eclectic. The co-creation of patients' digital stories with health professionals as well as the creation and use of health professionals' own digital stories enhanced learning. Patients' digital stories alone had minimal impact on health professionals' learning. CONCLUSIONS: This review highlights the need for high-quality research on the impact of digital storytelling in HPE, especially on health professionals' behaviours. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42016050271 .
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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 | 0,011 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».