A scoping review of literature about 3D printing: knowledge, skills and attitude for simulation educators in healthcare
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Three-Dimensional (3D) printing, also known as additive manufacturing (Linke, Additive manufacturing, explained, 2017), has rapidly emerged as a transformative tool in healthcare simulation. This scoping review investigates simulation educators' knowledge, skills, and attitudes (KSAs) about the impact of 3D printing and explores 3D printing's broader applications in healthcare simulation. By synthesizing existing literature, this study aims to identify trends, challenges, and opportunities for integrating 3D printing into simulation-based education. MAIN BODY: The review followed the PRISMA-ScR framework, employing a six-step approach. A comprehensive search was conducted across databases, including PubMed, Medline, ERIC, CINAHL, and Google Scholar, covering studies published between 2000 and 2023. Keywords related to 3D printing and simulation-based education were used. Inclusion criteria focused on peer-reviewed articles discussing 3D printing's role in KSAs for simulation educators and its applications in healthcare simulation. Articles were charted and analyzed thematically to identify trends, challenges, and outcomes. A total of 181 studies were included, spanning 36 countries and 113 journals. Most studies focused on medical education, with 73% utilizing 3D-printed models for direct teaching. Key themes identified included realism, skill development, cost-effectiveness, and teaching effectiveness. Challenges included model accuracy, training gaps for educators, and resource limitations. Study designs were predominantly descriptive, with a significant portion being single-site case reports. CONCLUSION: 3D printing has the potential to revolutionize simulation-based education by enhancing realism, accessibility, and skill development. However, gaps in educator training and methodological rigor must be addressed. Future research should focus on multi-institutional studies and long-term outcomes to maximize the impact of the technology.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle