The use of simulation-based education in cancer care: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Simulation-based education can be an effective strategy to educate nurses and physicians across the continuum of cancer care. However, there is still a lack of studies collating and synthesizing the literature around the types, functionalities and delivery systems of simulation-based education to educate different professional groups about cancer care. Aim To collate and synthesize the literature on how simulation has been used to educate nurses and physicians about cancer care. Methods Scoping review methodology according to the Joanna Briggs Institute framework. Published literature is going to be searched through Medline (OVID), CINAHL, EMBASE and PsycINFO. Unpublished literature will be searched through ResearchGate, OpenGrey and open access theses and dissertations. Articles will be considered if the population is nurses (including nurse practitioners) and/or physicians, if they use any type of simulation as an educational strategy as the concept of interest, and if the context is cancer care. This review will consider experimental, quasi-experimental, observational, quantitative and qualitative studies designs, text and opinion papers and unpublished literature. Expected results Results from this scoping review will generate a solid underpinning for nursing and medical community to empower evidenced innovation through the further development of simulation-based educational interventions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».