Games to Improve the Clinical Skills of Nursing Students: Systematic Review of Current Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background: As medical education evolves, incorporating innovative teaching methods is crucial for developing nursing students' critical thinking and problem-solving skills. Game-based learning (GBL) has gained popularity, engaging students through immersive experiences and allowing personalized learning. Objective: This systematic review aimed to investigate the impact of educational games on outcomes of clinical nursing skills. Methods: In this study, the authors systematically searched the 4 public databases (PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science) to investigate the role of educational games in improving the clinical skills of nursing students. This paper is based on the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 guidelines. We also checked the bias risk of selected studies by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) bias assessment tool. Results: In this study, 801 articles were initially retrieved using a specified search strategy, with 38 remaining after applying inclusion and exclusion criteria. The final included studies published between 2017 and 2023 spanned various countries and focused on diverse learning objectives. A broad range of learning objectives, such as developing diagnostic reasoning, enhancing knowledge and cognitive skills, and improving training methods, can be supported by a game-based platform. We also showed that while many games used web-based platforms, few were conducted in person, and some were developed in app formats for smartphones. Conclusions: GBL is transforming nursing education by enhancing student engagement and clinical skills through immersive experiences. Despite its advantages, GBL faces challenges such as development costs and the effect of expertise reversal. Developing standardized assessment tools will help unify definitions and improve the comparability of research findings, ultimately enhancing the evidence base for GBL's effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».