Simulation in psychiatry for medical doctors: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Most medical doctors are likely to work with patients experiencing mental health conditions. However, educational opportunities for medical doctors to achieve professional development in the field of psychiatry are often limited. Simulation training in psychiatry may be a useful tool to foster this development. Objectives The purpose of this study was to assess the effectiveness of simulation training in psychiatry for medical students, postgraduate trainees and medical doctors. Methods For this systematic review and meta‐analysis, we searched eight electronic databases and trial registries up to 31 August 2018. We manually searched key journals and the reference lists of selected studies. We included randomised and non‐randomised controlled studies and single group pre‐ and post‐test studies. Our main outcomes were based on Kirkpatrick levels. We included data only from randomised controlled trials (RCTs) using random‐effects models. Results From 46 571 studies identified, we selected 163 studies and combined 27 RCTs. Interventions included simulation by role‐play (n = 69), simulated patients (n = 72), virtual reality (n = 22), manikin (n = 5) and voice simulation (n = 2). Meta‐analysis found significant differences at immediate post‐tests for simulation compared with active and inactive control groups for attitudes (standardised mean difference [SMD] = 0.52, 95% confidence interval [CI] 0.31‐0.73 [ I 2 = 0.0%] and SMD = 0.28, 95% CI 0.04‐0.53 [ I 2 = 52.0%], respectively), skills (SMD = 1.37, 95% CI 0.56‐2.18 [ I 2 = 93.0%] and SMD = 1.49, 95% CI 0.39‐2.58 [ I 2 = 93.0%], respectively), knowledge (SMD = 1.22, 95% CI 0.57‐1.88 [ I 2 = 0.0%] and SMD = 0.72, 95% CI 0.14‐1.30 [ I 2 = 80.0%], respectively), and behaviours (SMD = 1.07, 95% CI 0.49‐1.65 [ I 2 = 68.0%] and SMD = 0.45, 95% CI 0.11‐0.79 [ I 2 = 41.0%], respectively). Significant differences in terms of patient benefit and doctors’ behaviours and skills were found at the 3‐month follow‐up. Conclusions Despite heterogeneity in methods and simulation interventions, our findings demonstrate the effectiveness of simulation training in psychiatry training.
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 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 | 0,012 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».