Why Should Implementation Science Matter in Simulation-based Health Professions Education?
Notice bibliographique
Résumé
Simulation is a key contributor to quality medical education. However, results achieved when simulation programs are developed and tested in controlled experimental settings do not automatically translate into improved learner outcomes when these programs are implemented in real-world settings. Although over the last decade implementation science has emerged as a field intended to guide the implementation of evidence-based programs in various contexts, recent reviews suggest that it has not been integrated into simulation-based education. Implementation science is defined as a rigorous study of methods that allow for a systematic uptake of research findings and other evidence-based practices. The ultimate goal of implementation science is to provide an evidence-based approach to program delivery in practice in order to achieve the targeted health and education outcomes and maximize the return on research investments. The main reason is that in order to achieve the intended outcomes, it is crucial to pay attention to both program quality and implementation quality. In other words, having a good simulation program does not guarantee achieving the intended learning outcomes. In this editorial we propose to highlight the research to practice gap in simulation-based health professions education, introduce the concept of implementation science and how it can serve to close the gap, and provide an example of a model derived entirely based on other models and frameworks existing in the field of implementation science to help simulation program directors and other administrators to implement simulation programs into educational practice.
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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 | 0,039 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».