Immersion Clinical Simulation (ICS): what is a real Impact on knowledge acquisition?
Notice bibliographique
Résumé
Background: For several decades, ICS has been one of various teaching strategies aimed at increasing students’ knowledge contain. To this day, the impact of ICS on knowledge acquisition cannot be fully ascertained because there are a lot methodological limitations: students’ self-reporting, identical pretest and post-test examinations, use of a single post-test, or absence of a control group. However, all of these situations affect the methodological quality of the studies and theirs conclusions. Indeed, no studies have compared the impact of ICS on knowledge acquisition from two group when perform the equivalent but not similar Multiple Choice Question (MCQ) exam. Methods: This prospective, multicentre study is based on a quasiexperimental research. The participants in the experimental group were taught using a series of four progressive ICS including debriefing session in addition to internship, while those in the control group were taught using internship alone. Before testing, we developed and validated two similar exams about cardiology knowledge with a RASH method. The knowledge of the participants was assessed twice based on MCQ about their cardiology knowledge: version A in pretest conditions (before internship and ICS) and version B in post-test conditions. Each MCQ, about cardiology knowledge, consists of 35 items, including seven common items. Results: A total of 177 nursing students (N=177) were involved in this research project, including 93 (n=93) in the experimental group and 84 (n=84) in the control group. Under pretest conditions, the results obtained by the two groups on version A of the exam questionnaire were found statistically equivalent (p=.63). Under post-test conditions, participants in the experimental group scored significantly higher (p=.002). Conclusion: The results of this research further more confirm the impact of simulation on knowledge acquisition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».