Identification of a partnership model between a university and not-for-profit organization to address health professions education and health inequality gaps through simulation-based education: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Simulation-based education is a key aspect of health professions education used to aid healthcare providers in developing and maintaining clinical skills. Rural and remote healthcare providers have limited access to skills development opportunities. Training tools such as simulators are primarily limited to university and hospital-based research centers in urban areas. This scoping review aimed to examine current literature to identify a partnership model involving academic institutions and non-profit organizations (NPOs) that focuses on facilitating the wider distribution of simulators. The five-stage Arksey and O'Malley methodological framework for conducting scoping reviews and the Joanna Briggs Institute Manual for Evidence Synthesis was used to guide the scoping review. The search was conducted on five literature databases, three grey literature databases and through manual reference searching with an applied time frame of 2000 to 2022. The search identified 15 articles that met the eligibility criteria and were included in the study. Analysis of the articles revealed that no partnership model currently exists that facilitates the production and distribution of simulators through a partnership between academic institutions and NPOs. Establishing the partnership, acquiring funding, implementation, monitoring and evaluation, and dissemination were identified as key stages of a multi-institutional partnership. Further research is necessary to fill the gaps of the partnership process pertaining to the development and production of simulators to train healthcare providers.
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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 | 0,046 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| 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 ».