The evolution of simulation-based medical education research: From traditional to virtual simulations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Simulation-based medical education (SBME) is a widely used method in medical education. This study aims to analyze publications on SBME in terms of countries, institutions, journals, authors, and keyword co-occurrence, as well as to identify trends in SBME research. Methods: We retrieved the Publications on SBME from the Web of Science Core Collection (WoSCC) database from its inception to January 27, 2024. Microsoft Excel 2019, CiteSpace, and VOSviewer were used to identify the distribution of countries, journals, and authors, as well as to determine the research hotspots. Results: We retrieved a total of 11272 publications from WoSCC. The number of documents published in 2022 was the highest in the last few decades. The USA, the UK, and Canada were three key contributors to this field. The University of Toronto, Stanford University, and Harvard Medical School were the top major institutions with a larger number of publications. Konge, Lars was the most productive author, while McGaghie, William C was the highest cited author. BMC Medical Education has the highest number of publications among journals. The foundational themes of SBME are "Patient simulation," "extending reality," and "surgical skills." Conclusions: SBME has attracted considerable attention in medical education. The research hotspot is gradually shifting from traditional simulations with real people or mannequins to virtual, digitally-based simulations and online education. Further studies will be conducted to elucidate the mechanisms of SBME. The utilization of SBME will be more rationalized.
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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 | 0,041 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».