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Enregistrement W4405741401 · doi:10.2196/53565

Telesimulation in Medical Education for High-Acuity Low-Occurrence Procedures and Clinical Encounters for Physicians and Medical Trainees in Emergency Medicine: Protocol for a Systematic Review

2024· review· en· W4405741401 sur OpenAlexaffvenueabout
Kurtis Wayne Thornhill, Jennifer Jewer, Queen Jacques, Michael H. Parsons

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMedicineProtocol (science)Alternative medicineFamily medicineMedical educationMedical emergencyComputer scienceWorld Wide WebPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Proficiency in high-acuity low-occurrence (HALO) procedures and clinical encounters is crucial for physicians and medical trainees in emergency medicine. Simulation-based medical education (SBME) provides valuable learning opportunities for these skills. However, accessing SBME can be challenging. Remotely delivered SBME, known as telesimulation, can enhance access to such training, especially in remote locations. OBJECTIVE: Based on this review, the research team aims to evaluate the effectiveness of telesimulation in enhancing learning outcomes of HALO procedures and clinical encounters in emergency medicine. METHODS: A systematic review will be conducted using the electronic databases PubMed, CINAHL, Embase, and Cochrane, focusing on studies published in English from 2011 to the present. The inclusion criteria are emergency physicians and medical trainees as learners; telesimulation sessions where the adequate performance of the procedure or clinical encounter, retention of information, or user feedback after implementing telesimulation were assessed; and original research in the form of a randomized controlled trial or nonrandomized experiments with an intervention and control group and pre- and posttest design. The exclusion criterion is defined as any study that does not fully meet the inclusion criteria. The primary outcome is the effectiveness of telesimulation in enhancing learning outcomes for HALO procedures and clinical encounters for physicians and medical trainees in emergency medicine. The secondary outcomes are the effectiveness of telesimulation for these procedures and clinical encounters delivered asynchronously and synchronously for physicians and medical trainees in emergency medicine. At least two reviewers will conduct data extraction and quality assessment. The primary and secondary outcomes will be analyzed through a systematic narrative synthesis. The methodological quality of comparative studies will be assessed using the Downs and Black checklist. The interrater reliability among the authors will be analyzed with Cohen κ. RESULTS: This project was funded in the summers of 2022 and 2023 by two Summer Undergraduate Research Awards from the Memorial University of Newfoundland Faculty of Medicine. The literature search and screening will begin in April 2025, and the results of the systematic review will be available in the summer of 2026. CONCLUSIONS: The results of the systematic review could inform the development of research on telesimulation for HALO procedures in emergency medicine. By investigating this topic, more effective telesimulation sessions can be designed in the future, potentially enhancing the skills of physicians and medical trainees. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/53565.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,020
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,006

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 Opus0,404
Tête enseignante GPT0,708
Écart entre enseignants0,304 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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