The Use of Simulation as a Component of Clinical Education in Health Professional Entry to Practice Programmes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Finding sufficient physiotherapy clinical placement opportunities to meet clinical education requirements has been an ongoing challenge for Canadian physiotherapy programmes. Simulation may offer viable alternatives to traditional models. The objective of the scoping review is to describe the current use and design of simulation as a component of clinical education to develop competencies in health professional programmes. Method: This scoping review followed the JBI scoping review methodology. Five databases were searched, MEDLINE, CINHAL, EMBASE, ERIC, and SportDiscus, using variants of the search terms health professions education, simulation, and competency. Independent reviewers applied inclusion criteria in two stages: the abstract and title screen and the full-text review. Data was charted and analysed according to objectives. Results: Thirty studies were included in the review. There was large variability in the implementation of simulation, including level of learner, length of the simulation, competency, and simulation design. Most studies ( n = 25) evaluated the inclusion of simulation within clinical education or compared simulation to traditional clinical education experiences. Seven studies compared different simulation designs to replace clinical education time. Conclusions: The variety of simulation experiences described and being implemented provides programmes with the flexibility to design simulation according to needs and resources. Rigorous research is recommended to contribute to an understanding of the most effective simulation design.
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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 | 0,038 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».