Stepping into the shoes of older people: a scoping review of simulating ageing experiences for healthcare professional students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ageing simulation suits and equipment give healthcare professional (HCP) students the opportunity to experience what it might feel like to be an older person with age-related disability or illness. Ageing simulation experiences, where students complete activities of daily living (ADL) tasks, aim to reproduce the challenges an older person may face. OBJECTIVES: We undertook a scoping literature review to establish, from the evidence base, what is known about simulating ageing experiences for HCP students and its impact on attitudes towards older patients. METHODS: We applied Arksey and O'Malley's scoping literature review framework to achieve relevant articles. Four databases (MEDLINE, Embase, Web of Science and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature) were searched resulting in 114 citations. After screening and applying our exclusion criteria, 14 articles were selected for inclusion. RESULTS: Fifty percent of studies were mixed-methods, 35% quasi-experimental, 7% quantitative and 7% qualitative. Two types of simulation experience were identified: (i) workshop based and (ii) ageing games. Simulated impairments included vision, hearing and mobility issues. Most common ADLs simulated were managing medications, finances and functional ability. The majority of studies reported a positive impact on knowledge, attitudes and empathy towards older people. CONCLUSIONS: Teaching in Care of Older People is important in HCP undergraduate curricula and should be a positive experience promoting successful ageing while raising awareness of ageism. Ageing suits have a positive impact on students' attitudes and empathic skills towards older people. Future research should include interprofessional education with HCP students learning together throughout undergraduate training.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».