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Enregistrement W2914458727 · doi:10.2196/13028

Serious Games in Surgical Medical Education: A Virtual Emergency Department as a Tool for Teaching Clinical Reasoning to Medical Students

2019· article· en· W2914458727 sur OpenAlexvenueno aff
Seung‐Hun Chon, Ferdinand Timmermann, Thomas Dratsch, Nikolai Schuelper, Patrick Sven Plum, Felix Berlth, Rabi R. Datta, Christoph Schramm, Stefan Haneder, Martin R. Späth, Martin Dübbers, Julia Kleinert, Tobias Raupach, Christiane J. Bruns, Robert Kleinert

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleMedical educationMultiple choiceTest (biology)Emergency departmentProcedural knowledgeAcademic yearPsychologyScale (ratio)Descriptive knowledgeMathematics educationMedicineSignificant differenceComputer scienceBody of knowledgeNursingKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serious games enable the simulation of daily working practices and constitute a potential tool for teaching both declarative and procedural knowledge. The availability of educational serious games offering a high-fidelity, three-dimensional environment in combination with profound medical background is limited, and most published studies have assessed student satisfaction rather than learning outcome as a function of game use. OBJECTIVE: This study aimed to test the effect of a serious game simulating an emergency department ("EMERGE") on students' declarative and procedural knowledge, as well as their satisfaction with the serious game. METHODS: This nonrandomized trial was performed at the Department of General, Visceral and Cancer Surgery at University Hospital Cologne, Germany. A total of 140 medical students in the clinical part of their training (5th to 12th semester) self-selected to participate in this experimental study. Declarative knowledge (measured with 20 multiple choice questions) and procedural knowledge (measured with written questions derived from an Objective Structured Clinical Examination station) were assessed before and after working with EMERGE. Students' impression of the effectiveness and applicability of EMERGE were measured on a 6-point Likert scale. RESULTS: A pretest-posttest comparison yielded a significant increase in declarative knowledge. The percentage of correct answers to multiple choice questions increased from before (mean 60.4, SD 16.6) to after (mean 76.0, SD 11.6) playing EMERGE (P<.001). The effect on declarative knowledge was larger in students in lower semesters than in students in higher semesters (P<.001). Additionally, students' overall impression of EMERGE was positive. CONCLUSIONS: Students self-selecting to use a serious game in addition to formal teaching gain declarative and procedural knowledge.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,414 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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