Serious games, a game changer in teaching neonatal resuscitation? A review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal healthcare professionals require frequent simulation-based education (SBE) to improve their cognitive, psychomotor and communication skills during neonatal resuscitation. However, current SBE approaches are resource-intensive and not routinely offered in all healthcare facilities. Serious games (board and computer based) may be effective and more accessible alternatives. OBJECTIVE: To review the current literature about serious games, and how these games might improve knowledge retention and skills in neonatal healthcare professionals. METHOD: Literature searches of PubMed, Google Scholar, Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL, Web of Science and EMBASE databases were performed to identify studies examining serious games in neonatology. All games, such as board games, tabletop games, video games, screen-based simulators, tabletop simulators and virtual reality games were included. RESULTS: Twelve serious games were included in this review (four board games, five video games and three virtual reality games). Overall, knowledge improvement was reported for the RETAIN (REsuscitationTrAINing for healthcare professionals) board game (10% increase in knowledge retention) and The Neonatology Game (4.15 points higher test score compared with control). Serious games are increasingly incorporated into Nursing and Medical School Curriculums to reinforce theoretical and practical learning. CONCLUSIONS: Serious games have the potential to improve healthcare professionals' knowledge, skills and adherence to the resuscitation algorithm and could enhance access to SBE in resource-intensive and resource-limited areas. Future research should examine important clinical outcomes in newborn infants.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».