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Enregistrement W4382319862 · doi:10.12669/pjms.39.4.7145

Healthcare Simulation: An effective way of learning in health care

2023· review· en· W4382319862 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Medical Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingHealth careCINAHLMedicinePreparednessMEDLINECurriculumMedical educationSet (abstract data type)NarrativeComputer scienceNursingPsychological interventionPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: Simulation-based learning has been a part of teaching in healthcare for a long time; however, in recent decades, simulation-based learning has been adopted by a significant number of healthcare institutes at different levels to improve practical skills, confidence, and preparedness to ensure patient safety and its application in real-life situations towards better patient care. The main objective of this paper was to use existing literature to explore aspects of simulation in healthcare teaching. Methods: It is a narrative review on simulation in healthcare that was conducted by using various search engines for English-language articles published between 2010 and August 2020. The main search terms were simulation, healthcare teaching, and simulation in healthcare. All articles found relevant to the title and/or abstract were retrieved. Searches were conducted using the academic databases PubMed, Google Scholar, MEDLINE, CINAHL, and Athabasca University (AU) library site. The studies were reviewed if they were considered relevant to the search by the primary authors. Results: Thirty-nine articles, which met the pre-set criteria, were analyzed and employed as a reference in this paper to support the idea that simulation is an effective way of learning in healthcare. Conclusion: This paper reviewed various aspects of simulation, including its background, philosophies, and highlighted the advantages and disadvantages of incorporating simulation as a pedagogical approach into current educational curriculums for healthcare students. Furthermore, it presents a brief discussion on the current uses of simulation, followed by the educational strategies related to simulation and the importance of debriefing in simulation activities. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.39.4.7145 How to cite this: Saleem M, Khan Z. Healthcare Simulation: An effective way of learning in health care. Pak J Med Sci. 2023;39(4):1185-1190. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.39.4.7145 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
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 recherche0,0000,002
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,394 · 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