Distance simulation in the health professions: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Distance simulation is defined as simulation experiences in which participants and/or facilitators are separated from each other by geographic distance and/or time. The use of distance simulation as an education technique expanded rapidly with the recent COVID-19 pandemic, with a concomitant increase in scholarly work. METHODS: A scoping review was performed to review and characterize the distance simulation literature. With the assistance of an informationist, the literature was systematically searched. Each abstract was reviewed by two researchers and disagreements were addressed by consensus. Risk of bias of the included studies was evaluated using the Risk of Bias 2 (RoB 2) and Risk of Bias in Non-randomized Studies of Interventions (ROBINS-I) tools. RESULTS: Six thousand nine hundred sixty-nine abstracts were screened, ultimately leading to 124 papers in the final dataset for extraction. A variety of simulation modalities, contexts, and distance simulation technologies were identified, with activities covering a range of content areas. Only 72 papers presented outcomes and sufficient detail to be analyzed for risk of bias. Most studies had moderate to high risk of bias, most commonly related to confounding factors, intervention classification, or measurement of outcomes. CONCLUSIONS: Most of the papers reviewed during the more than 20-year time period captured in this study presented early work or low-level outcomes. More standardization around reporting is needed to facilitate a clear and shared understanding of future distance simulation research. As the broader simulation community gains more experience with distance simulation, more studies are needed to inform when and how it should be used.
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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 | 0,026 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,032 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 ».