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Enregistrement W4311068856 · doi:10.2196/38009

Teamwork Training With a Multiplayer Game in Health Care: Content Analysis of the Teamwork Principles Applied

2022· article· en· W4311068856 sur OpenAlexvenueno aff
Lara M. van Peppen, Tjitske Faber, Vicki Erasmus, Mary Dankbaar

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus Universiteit Rotterdam
Mots-clésTeamworkWorkloadHealth careDebriefingSituational ethicsMedical educationPatient safetyComputer scienceSituation awarenessKnowledge managementPsychologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In health care, teamwork skills are critical for patient safety; therefore, great emphasis is placed on training these skills. Given that training is increasingly designed in a blended way, serious games may offer an efficient method of preparing face-to-face simulation training of these procedural skills. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the teamwork principles that were used during gameplay by medical students and teamwork experts. Findings can improve our understanding of the potential of serious games for training these complex skills. METHODS: We investigated a web-based multiplayer game designed for training students' interprofessional teamwork skills. During gameplay, 4 players in different roles (physician, nurse, medical student, and student nurse) had to share information, prioritize tasks, and decide on next steps to take in web-based patient scenarios, using one-to-one and team chats. We performed a qualitative study (content analysis) on these chats with 144 fifth-year medical students and 24 health care teamwork experts (as a benchmark study) playing the game in groups of 4. Game chat data from 2 scenarios were analyzed. For the analysis, a deductive approach was used, starting with a conceptual framework based on Crew Resource Management principles, including shared situational awareness, decision-making, communication, team management, and debriefing. RESULTS: Results showed that most teamwork principles were used during gameplay: shared situational awareness, decision-making (eg, re-evaluation), communication (eg, closed loop), and team management (eg, distributing the workload). Among students, these principles were often used on a basic level. Among experts, teamwork principles were used with more open forms of speak up and more justification of decisions. Some specific Crew Resource Management principles were less observed among both groups, for example, prevention of fixation errors and use of cognitive aids. Both groups showed relatively superficial debriefing reflections. CONCLUSIONS: Playing a multiplayer game for interprofessional teamwork appears to facilitate the application of teamwork principles by students in all important teamwork domains on a basic level. Expert players applied similar teamwork principles on a moderately high complexity level. Some teamwork principles were less observed among both students and expert groups, probably owing to the artifacts of the game environment (eg, chatting instead of talking). A multiplayer game for teamwork training can elicit the application of important, basic teamwork principles, both among novices and experts, and provides them with a flexible, accessible, and engaging learning environment. This may create time for exercising more complex skills during face-to-face training.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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