Virtual simulation debriefing in health professions education: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to identify and map the existing literature on virtual simulation debriefing methods utilized in health professions education. INTRODUCTION: Virtual simulation has emerged as a feasible alternative to in-person learning, allowing learners to continue their education despite constraints of space, finances, and clinical placement opportunities. Virtual simulation has proven to be a vital resource for health care students during the COVID-19 pandemic. While virtual simulation provides students with continued opportunities to develop knowledge and critical thinking in a safe environment, debriefing is a crucial step for successful knowledge uptake and deeper learning. Several studies have examined this topic in various health care settings; however, there are currently no scoping reviews that have explored virtual simulation debriefing in health professions education. INCLUSION CRITERIA: This review will consider primary and secondary source articles that explore debriefing of virtual simulation within any undergraduate or graduate health education programs. Any setting that provides virtual simulation and debriefing, in any country, will be included. METHODS: The review will be conducted in accordance with JBI methodology for scoping reviews and will search the following databases: Cochrane Library, JBI Evidence-based Practice Database, MEDLINE, CINAHL, Epistemonikos, Embase, ERIC, PsycINFO, Nursing and Allied Health Database, and Web of Science. Studies published from 2016 onward will be considered. The data extracted will include specific details about the concept, context, studymethod, and critical findings relevant to the review objective. Data will be presented in diagrammatic or tabular format in a manner that aligns with the objective of this scoping review. SCOPING REVIEW REGISTRATION: Open Science Framework https://osf.io/36s5x.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».