Healthcare Simulation: An effective way of learning in health care
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».