Effect of Simulation-Based Education on the Preparedness of Healthcare Professionals for the COVID-19 Pandemic: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Healthcare organizations around the world have embraced simulation to prepare healthcare professionals to the COVID-19 pandemic. However, this pandemic implies additional educational challenges in rapidly designing simulation activities, while remaining compliant with health and safety measures to prevent the spread of the virus. The effect of simulation-based education in this context remains to be evaluated. Objective : The purpose of this systematic review was to describe the features and evaluate the effect of simulation activities on the preparedness of healthcare professionals and students to safely deliver care during the COVID-19 pandemic. Methods : Databases were searched up to November 2020 using index terms and keywords related to healthcare professions, simulation, and COVID-19. All learning outcomes were considered according to the Kirkpatrick model adapted by Barr et al. (2020). Reference selection, data extraction, and quality assessment were performed in pairs and independently. Results were synthesized using meta-analytical methods and narrative summaries. Results : 22 studies were included, 21 of which were single-group studies and 14 of those included pretest/posttest assessments. Simulation activities were mostly implemented in clinical settings using manikins for training on the use of personal protective equipment, hand hygiene, identification and management of COVID-19 patients, and work processes and patient flow. Large improvements in learning outcomes after simulation activities were reported in all studies. Discussion and conclusion : Results should be interpreted cautiously due to significant threats to the internal validity of studies and the absence of control groups. However, these findings are coherent with the overall evidence on the positive effect of simulation-based education. Future studies should include control groups if feasible.
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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 | 0,022 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».