Scoping Review: Interprofessional Simulation as an Effective Modality to Teaching Interprofessional Collaborative Competencies in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Background: A scoping review was conducted to map the current body of research pertaining to simulation-enhanced interprofessional education (Sim-IPE) as a modality for teaching interprofessional collaboration (IPC) in the emergencydepartment (ED). Methods and Findings: The research team followed the PRISMA Extension for Scoping Reviews framework. Studies were included if they involved two or more healthcare professions, utilized simulation as the learning method for interprofessional education (IPE), involved simulation pertaining to the ED, and identified at least one Canadian Interprofessional Health Collaborative or Interprofessional Education Collaborative IPC competency as a learning outcome. In total, 896 studies were included for title and abstract screening and 806 were deemed irrelevant. Ninety full-text studies were assessed for eligibility and 34 were included in the review. Conclusions: Eighteen studies found Sim-IPE to be an effective method for teaching interprofessional competencies in the ED. Simulation-enhanced interprofessional education appears to be a promising methodology for teaching IPC competencies to ED healthcare professionals. Interprofessional collaboration competency frameworks should be utilized to guide Sim-IPE, and assessment tools specific to interprofessional competencies should be used in the assessment phase of Sim-IPE. Faculty development is a crucial component of Sim-IPE. Further longitudinal and outcome-based research is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».