Comparative Effectiveness of Training with Simulators Versus Traditional Instruction in Veterinary Education: Meta-Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
One of the greatest challenges in veterinary education is adequately preparing students with the clinical skills they need to be successful health care providers. Integration of simulators, devices used to represent real world phenomena under test conditions, into the veterinary curriculum can help address challenges to clinical instruction. The use of simulators in veterinary education is increasing; however, their effectiveness remains unclear. This meta-analysis seeks to synthesize the evidence for simulator training in veterinary education to provide a consensus of effect, guide the integration of simulators into the curriculum, and direct the development of future simulation-based research in veterinary medicine. A systematic search identified 416 potential manuscripts from which 60 articles were included after application of inclusion criteria. Information was extracted from 71 independent experiments. The overall weighted mean effect size for simulator training was g = 0.49 for the random-effects model. The outcome measures of knowledge, time, process, and product all produced statistically significant mean effect sizes favoring simulation ( d = 0.41, 0.35, 0.70, 0.53, respectively). A moderator analysis revealed that study characteristics and instructional design features moderated the effectiveness of simulator training. Overall, the results indicate that simulator training in veterinary education can be effective for knowledge and clinical skill outcomes.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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 ».