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Enregistrement W4389639625 · doi:10.7759/cureus.50414

The Impact of Simulation-Based Training in Cardiovascular Medicine: A Systematic Review

2023· review· en· W4389639625 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony G Kweki, Mohammad Sarwar Khan Tharin, Victor Baptista, Echofa Kenneth, Francis Rohin, Mark Scoote, Adam Howard

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLMEDLINECochrane LibraryPsychological interventionPopulationSystematic reviewRandomized controlled trialIntervention (counseling)Family medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular medicine and practice in recent times have evolved as complex procedures are performed to manage difficult cases. The majority of these interventions are done percutaneously in order to minimize patient risk. Additionally, training specialist in handling these interventions require a lot of exposure to them; as such, patients are at higher risk of errors and complications from trainees before attaining expertise. In order to avoid these possible risks to patients and ensure their safety, using simulation commonly in cardiovascular specialist education is a possible trend in the future. This article aims to review randomized controlled trials that were performed in cardiology and vascular medicine regarding the use of simulating models to transfer skills to trainees. This study is a systematic review that includes publications dated from 2010 from any country and only in English. The search involved several combinations of search terms from medical subject headings (MeSH). Keywords in the title, abstract, and text for the population, intervention, control, and outcomes were first done in a pilot search to establish the sensitivity of the search strategy. Studies were searched in PubMed, Medline, Cochrane Library, Embase, CINAHL, and Hirani. Data were presented in the PRISMA flowchart and tabular form. A total of 389 studies were obtained from five databases using the search strategies. Eighty-nine studies were excluded for duplication. The total number of studies that did not meet the inclusion criteria was 269, and they were excluded based on abstract and title screening. Another 18 studies were excluded based on full-text screening. In this study, 13 articles were selected ranging from 2011 to 2022. The majority of the outcomes of the study demonstrated that simulation tutoring complements traditional methods of training. Countries of publication were the United States of America, Canada, Italy, Korea, California, Ireland, Germany, Belgium, Switzerland, United Kingdom, Netherlands, and France. Procedures simulated include coronary angiography, transseptal catheterization, cardiopulmonary resuscitation, ultrasound-guided radial artery cannulation, diagnostic angiograms, coiled carotid terminus aneurysms in the setting of subarachnoid hemorrhage, middle cerebral artery embolectomies, renal artery angioplasty/stenting, endovascular aneurysm repair, transvenous pacing wire, intra-aortic balloon pump, and pericardiocentesis. Despite the accredited drawback of availability and cost noted with simulation-based education, there is evidence that it offers many advantages compared to traditional teaching methods. From this study, simulation-based teaching has been shown to effectively transfer skills to trainees especially when used as an adjunct to the apprenticeship method. As a result, we recommend that virtual reality education should be integrated with real-life teaching in modern cardiovascular modules as this will help ensure early skill transfer while maintaining patient safety.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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