Equity, diversity and inclusion in clinical simulation healthcare education and training: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».