Deliberate practice and mastery learning in resuscitation education: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
STUDY AIM: To summarize the current state of knowledge of deliberate practice and mastery learning (DP and/or ML) as teaching methods for resuscitation education. METHODS: A scoping review of PubMed, Scopus, and Embase was conducted through March 1, 2021. Studies examining the effect of the incorporation of either deliberate practice and/or mastery learning during resuscitation education were eligible for inclusion. Included studies were dichotomized into studies comparing deliberate practice and/or mastery learning to other training methods (randomized controlled trials) and studies examining before and after impact of deliberate practice and/or mastery learning alone (observational studies). Studies and findings were tabulated and summarized using the scoping review methodology published by Arksey and O'Malley. RESULTS: 63 published studies were screened; sixteen studies met all inclusion criteria (4 randomized controlled trials and 12 observational studies). One randomized controlled trial and eleven observational studies demonstrated improvement in skill and/or knowledge following educational interventions using deliberate practice and/or mastery learning. Significant variability between studies with regard to research designs, learner groups, comparators, and outcomes of interest made quantitative summarization of findings difficult. CONCLUSIONS: The incorporation of deliberate practice and/or mastery learning in resuscitation education may be associated with improved educational outcomes and less skill decay than other educational methods. Current literature on DP and ML suffers from a lack of consistency in research methodology, subjects, and outcomes. Future research should employ uniform definitions for deliberate practice and mastery learning, follow research design that isolates its effect, and examine generalizable and translatable outcomes.
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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 | 0,006 |
| 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 découle