MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4363625467 · doi:10.54531/brqt3477

Equity, diversity and inclusion in clinical simulation healthcare education and training: An integrative review

2023· article· en· W4363625467 sur OpenAlexaff
Sarah Ibrahim, Jana Lok, Mikaela Mitchell, Bojan Stoiljkovic, Nicolette Tarulli, Pam Hubley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Healthcare Simulation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careCurriculumMedical educationInclusion (mineral)Equity (law)Competence (human resources)PsychologyKnowledge managementMedicineComputer sciencePedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patient profiles have changed from shifting demographics, globalization and immigration. Such changes highlight the need to educate and train healthcare trainees and healthcare providers (HCPs) on the provision of person-centred care through an equity, diversity and inclusion (EDI) approach. Simulation pedagogy has the potential to be a useful and impactful teaching and learning approach for EDI. The purpose of this review was to explore and summarize the current literature on the level of integration and state of EDI in clinical simulation within healthcare education, curricula and training. Methods An integrative literature review was conducted using Whittemore and Knafl’s (2005) method. Studies that met the selection criteria were assessed using the Johns Hopkins Nursing Evidence-Based Practice Model. Results A total of 64 studies were included in the review. Five themes emerged from EDI incorporation in clinical simulation education and training for HCPs and healthcare trainees: (1) increase in self-awareness; (2) enhanced communication; (3) enhanced insight and knowledge; (4) strengthened EDI-related self-efficacy; and (5) increase in EDI-related competence and skills. Conclusions Clinical simulation provides opportunities for EDI integration in healthcare education. Several implications were identified: (1) employing a more systematic process for EDI integration in healthcare education and programs; (2) developing a digital repository of EDI-focused clinical scenarios; (3) co-creating EDI-focused clinical simulations with persons of diverse background; (4) the importance of maintaining a safe learning environment for all involved persons – learners, staff, faculty and standardized/simulated patients in the EDI simulations; and (5) the need for more robust and rigorous research to advance the science of clinical simulation.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Healthcare SimulationMême sujetSimulation-Based Education in HealthcareTravaux en français237 207