Improving the Use of Simulation in Nursing Education: Protocol for a Realist Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nursing education has evolved in line with societal needs, and simulation-based learning (SBL) is increasingly being used to bridge the gap between practice and education. Previous literature reviews have demonstrated the effectiveness of using SBL in nursing education. However, there is a need to explore how and why it works to expand the theoretical foundation of SBL. Realist reviews are a theory-based approach to synthesizing existing evidence on how complex programs work in particular contexts or settings. OBJECTIVE: This review aims to understand how, why, and in what circumstances the use of simulation affects learning as part of the bachelor's program in nursing. METHODS: A realist review will be conducted in accordance with the realist template for a systematic review. In particular, we will identify and explore the underlying assumption of how SBL is supposed to work, that is, identify and explore program theories of SBL. The review will be carried out as an iterative process of searching, appraising, and synthesizing the evidence to uncover theoretical concepts that explain the causal effects of SBL. In the final section of the review, we will involve stakeholders in the Norwegian community in a web-based Delphi survey to ensure that the emerging theoretical framework derived from the published literature aligns with stakeholders' experience in practice. RESULTS: The Norwegian Centre for Research Data (project number 60415) has approved the study. We have performed an initial literature search, whereas quality appraisal and data extraction are ongoing processes. CONCLUSIONS: The final outcome of the review is anticipated to extend the theoretical foundation for using simulation as an integrated component of the bachelor's program in nursing. Furthermore, the findings will be used to produce a briefing document containing guidance for national stakeholders in the community of simulation-based nursing education. Finally, the review findings will be disseminated in a peer-reviewed journal as well as national and international conferences. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/16363.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».