The 2024 French guidelines for scenario design in simulation-based education: manikin-based immersive simulation, simulated participant-based immersive simulation and procedural simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation-based education in healthcare encompasses a wide array of modalities aimed at providing realistic clinical experiences supported by meticulously designed scenarios. The French-speaking Society for Simulation in Healthcare (SoFraSimS) has developed guidelines to assist educators in the design of scenarios for manikin- or simulated participant- based immersive simulation and procedural simulation, the three mainly used modalities. METHODS: After establishing a French-speaking group of experts within the SoFraSimS network, we performed an extensive literature review with theory-informed practices and personal experiences. We used this approach identify the essential criteria for practice-based scenario design within the three simulation modalities. RESULTS: We present three comprehensive templates for creating innovative scenarios and simulation sessions, each tailored to the specific characteristics of a simulation modality. The SoFraSimS templates include five sections distributed between the three modalities. The first section contextualizes the scenario by describing the practicalities of the setting, the instructors and learners, and its connection to the educational program. The second section outlines the learning objectives. The third lists all the elements necessary during the preparation phase, describing the educational method used for procedural simulation (such as demonstration, discovery, mastery learning, and deliberate practice). The fourth section addresses the simulation phase, detailing the behaviors the instructor aims to analyze, the embedded triggers, and the anticipated impact on simulation proceedings (natural feedback). This ensures maximum control over the learning experience. Finally, the fifth section compiles elements for post-simulation modifications to enhance future iterations. CONCLUSION: We trust that these guidelines will prove valuable to educators seeking to implement simulation-based education and contribute to the standardization of scenarios for healthcare students and professionals. This standardization aims to facilitate communication, comparison of practices and collaboration across different learning and healthcare institutions.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».