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Enregistrement W4319459575 · doi:10.2196/45969

Game Elements in the Design of Simulations in Military Trauma Management Training: Protocol for a Systematic Review

2023· review· en· W4319459575 sur OpenAlexvenueno aff
Natalia Stathakarou, Andrzej A. Kononowicz, Cara Swain, Klas Karlgren

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFörsvarsmaktenKarolinska Institutet
Mots-clésPeacetimeProcess (computing)Inclusion (mineral)Protocol (science)Systematic reviewComputer scienceData extractionPsychologyApplied psychologyMedical educationMedicineMEDLINESocial psychologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Military trauma teams are commonly operating in civilian hospitals during peacetime; in a war situation they must adjust their practices to the austere conditions. Simulations can replicate austere conditions to allow training in a safe environment that tolerates errors. Gamification, understood as the use of game elements to motivate and engage learners in nongame contexts, is gaining interest in medical education and military training. Applying game elements in the design of military trauma management simulations has the potential to provide learners with active learning opportunities and prepare them for providing medical services under austere conditions. Although gamification is known for its engaging and motivational benefits, there are controversies about its pedagogical value. The controversies can be attributed to the fact that various gamification strategies may consist of a different combination of game elements, leading to different outcomes. OBJECTIVE: This systematic review aims to understand how game elements are used in the design of simulations in military trauma management training and their reported outcomes. METHODS: We have designed a search strategy for the purpose of the review. Two researchers will independently assess the identified studies based on the defined inclusion and exclusion criteria. The selection process will be represented using a PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) flow diagram. The search will be repeated and updated as necessary prior to publication of the review. Two reviewers will independently extract and manage the data for each of the articles using a structured data extraction form. Any disagreement that arises between reviewers will be resolved through discussion, and a third review author will be consulted when needed. We are going to conduct a thematic synthesis of the extracted game element descriptions. The results are going to be presented in a diagrammatic or tabular form, alongside a narrative summary. The quality of the studies will be assessed. RESULTS: We implemented and tested the developed search strategy in May 2023. We retrieved 1168 study abstracts, which were reduced to 630 abstracts after deduplication. We have piloted the screening on 20% (126/630) of the identified abstracts in groups of 2 reviewers. CONCLUSIONS: Although gamification has the potential to motivate learners in various ways, there is a lack of understanding about specific game elements and how they can inform instructional design in different contexts. Our findings will increase the understanding of how game elements are used in the design of simulations in military trauma management training and, thus, contribute to more effective development of future simulations. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/45969.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,799
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,097 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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