Analog Serious Games for Medical Education: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Serious games are increasingly used in medical education to actively engage learners. Analog serious games are a nondigital subset of serious games with specific purposes that go beyond entertainment. This scoping review describes the literature pertaining to analog serious games and provides recommendations regarding gaps and emerging directions for future research. METHOD: The authors conducted a scoping review following the Arksey and O'Malley framework, searching 3 databases (MEDLINE, Embase, and CINAHL) for studies of analog serious games designed for physician-track learners published from January 2013 through December 2023. Two authors independently screened the titles and abstracts, whereas 1 of 5 authors screened each full text and extracted data from eligible records. The authors iteratively analyzed the data within numerous categories and coded the findings to examine how the field has evolved during the past decade. RESULTS: The searches retrieved 3,955 records with 865 duplicates. The authors reviewed 3,090 title and abstract records and 202 full-text records. Eighty-eight records met the inclusion criteria, including research reports, conference abstracts, descriptive reports, and short innovation reports. The peak years for publications were 2019 and 2023 (15 publications each). Fewer abstracts and articles were published during the beginning of the COVID-19 pandemic (i.e., 2020-2022). The most common scholarship type was description studies (63 [72%]), whereas the dominant game formats were board games (51 [58%]) and card games (33 [38%]). Most studies tested analog serious games with medical students (60 [68%]) and/or residents and fellows (39 [44%]), with numerous studies including mixed study populations. CONCLUSIONS: This scoping review demonstrates moderate growth within the field of analog serious games, along with numerous opportunities for future research. Although analog game-based learning cannot entirely replace traditional pedagogical approaches, analog serious games have potential to meaningfully complement education for physician-track learners in all medical training stages.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,021 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».