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Enregistrement W4404229563 · doi:10.1097/acm.0000000000005911

Analog Serious Games for Medical Education: A Scoping Review

2024· review· en· W4404229563 sur OpenAlexaff
Sarah Edwards, Aryana Zarandi, Michael Cosimini, Teresa M. Chan, Monica Abudukebier, Mikaela L. Stiver

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationHigher educationMEDLINEPsychologyComputer scienceApplied psychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,423 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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