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Enregistrement W4413211136 · doi:10.2196/52332

Global Disparities in Simulation-Based Learning Performance: Serial Cross-Sectional Mixed Methods Study

2025· article· en· W4413211136 sur OpenAlexvenueno aff
Kashish Malhotra, Harshin Balakrishnan, Emily Warmington, Vina Soran, Francesca L. Crowe, Dengyi Zhou, SIMBA and CoMICs Team, Punith Kempegowda

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleSession (web analytics)Scale (ratio)MedicineVariance (accounting)Medical educationApplied psychologyComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Simulated programs provide health care professionals (HCPs) with a learning opportunity to develop clinical competencies and improve patient outcomes in a safe and controlled environment. While the benefits of simulation training are well established, there is a paucity of research assessing its differential impact, if any. SIMBA (Simulation via Instant Messaging for Bedside Application) provides simulation-based learning through WhatsApp and Zoom (Zoom Video Communications, Inc) to increase HCPs’ confidence in managing various medical conditions. Objectives This study aims to explore whether there are differences in the clinical performance of HCPs participating in SIMBA sessions based on gender, country of work, and training grade. Methods This study assessed participants in 17 SIMBA sessions from May 2020 to June 2022. WhatsApp chats containing participants’ approach to the simulated scenarios were graded using an adapted version of the Global Rating Scale consisting of 6 domains: eliciting history; physical examination; investigations, diagnostic tests, and imaging; interpretation of investigations and imaging; clinical judgment; and management and follow-up or discharge plan. These domains were rated using a Likert-type scale of 1 (not done) to 5 (excellent) prior to the session based on expert inputs. All WhatsApp transcripts were evaluated against the scale postsimulation session. Unadjusted and adjusted means and 95% CIs of the scores for the 6 performance variables were calculated using multiple linear regression models. The P value for heterogeneity between the mean performance scores was calculated using likelihood ratio tests by using an analysis of variance. Results A total of 289 participants across 49 countries who completed pre-SIMBA and post-SIMBA surveys in the 17 simulation sessions were included in the analysis. Participants from high-income countries scored higher in all categories of the Global Rating Scale (GRS) except the physical examination and interpretation score. Junior-grade participants scored significantly higher in history taking (junior=4.2, middle=3.7, and senior=3.7; P =.003) and physical examination (junior=4.0, middle=3.7, and senior=3.5; P =.068), but this was not significantly different. There were no statistically significant differences in GRS scores between male and female participants. Conclusions The significant differences in clinical performance scores between low- and middle-income countries and high-income countries highlight the need for better medical education resources to bridge existing gaps in health care globally. The decrease in some clinical competency scores following career progression could be addressed by simulation-based training to maintain the same quality of history taking and physical examination skills. These outcomes, including no gendered differences in simulation-based learning, hold profound implications for tailoring medical education strategies, fostering equitable training, and elevating patient care standards on a global scale. The need for targeted interventions and capacity-building efforts via context-specific training and tailored approaches to health care education is emphasized.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,475 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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