Lessons Learned From an Evaluation of Serious Gaming as an Alternative to Mannequin-Based Simulation Technology: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of new technology like virtual reality, e-learning, and serious gaming can offer novel, more accessible options that have been demonstrated to improve learning outcomes. OBJECTIVE: The aim of this study was to compare the educational effectiveness of serious game-based simulation training to traditional mannequin-based simulation training and to determine the perceptions of physicians and nurses. We used an obstetric use case, namely electronic fetal monitoring interpretation and decision making, for our assessment. METHODS: This study utilized a mixed methods approach to evaluate the effectiveness of the new, serious game-based training method and assess participants' perceptions of the training. Participants were randomized to traditional simulation training in a center with mannequins or serious game training. They then participated in an obstetrical in-situ simulation scenario to assess their learning. Participants also completed a posttraining perceptions questionnaire. RESULTS: The primary outcome measure for this study was the participants' performance in an in-situ mannequin-based simulation scenario, which occurred posttraining following a washout period. No significant statistical differences were detected between the mannequin-based and serious game-based groups in overall performance, although the study was not sufficiently powered to conclude noninferiority. The survey questions were tested for significant differences in participant perceptions of the educational method, but none were found. Qualitative participant feedback revealed important areas for improvement, with a focus on game realism. CONCLUSIONS: The serious game training tool developed has potential utility in providing education to those without access to large simulation centers; however, further validation is needed to demonstrate if this tool is as effective as mannequin-based simulation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».