The impact of clinical simulation on bridging the theory–practice gap in nursing education: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bridging the gap between theoretical instruction and practical competence remains a central challenge in nursing education. Nursing students often struggle to transfer classroom-acquired knowledge into real-world clinical environments, resulting in decreased confidence, impaired decision-making, and compromised patient care. Clinical simulation has emerged as a promising pedagogical tool to address this longstanding theory-practice gap by recreating realistic scenarios in a controlled setting. METHOD: This systematic review synthesized studies published from 2010 to 2025 concerning the use of clinical simulation in nursing education. Five databases were searched using defined keywords to identify relevant studies. Eligible studies focused on simulation-based interventions aimed at enhancing nursing students' clinical competence, decision-making, confidence, and knowledge transfer. Data extraction was independently performed by reviewers, and methodological quality was assessed using the Cochrane RoB 2, CASP, and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) checklists. A thematic synthesis approach was employed to analyze both qualitative and quantitative findings. RESULTS: Of the fifteen included studies, twelve reported significant improvements in nursing students' clinical decision-making, judgment, or self-confidence, involving over 1,100 participants. High-fidelity simulation and structured scenario-based interventions were particularly effective in enhancing core competencies such as cardiopulmonary resuscitation (CPR), infection control, and diagnostic reasoning. Thematic synthesis categorized findings into six domains: clinical decision-making, clinical judgment, learner self-confidence, empathy development, experiential learning, and learner satisfaction. Reported challenges included limited technological access, inconsistent debriefing, and insufficient faculty training. No adverse outcomes were noted, although potential publication bias and short follow-up durations were identified as limitations. CONCLUSION: Simulation-based education can serve as an effective and scalable strategy to reduce the theory-practice gap in nursing education. Its success depends on sustained implementation, institutional support, and pedagogical integration. Future research should emphasize long-term effectiveness and explore context-specific barriers.
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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 | 0,014 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».