Gamified Simulation for Onboarding Health Care Teams in Emergency Care: Development and Preliminary Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: High staff turnover is a widespread issue across nearly all hospital departments, often exceeding 20% annually. This constant flux disrupts continuity of care and creates a recurring challenge: how to rapidly integrate new employees into complex clinical environments, both physically and functionally. Traditional onboarding methods struggle to meet this demand, particularly in services operating 24/7, such as emergency departments (EDs). Objective: This formative study presents the design and implementation of a web-based 3D gamified simulation platform aimed at improving staff onboarding in clinical environments. The paper outlines both the technical architecture-with guidance for hospital IT departments-and the acceptability and usability for permanent staff, who play a key role in ensuring onboarding continuity. We sought to assess whether such a tool could be autonomously managed and well received by health care professionals. Methods: The intervention consisted of 2 linked components: a real-time, browser-based 3D simulation replicating the hospital's ED and a web-based quest editor allowing nontechnical staff to update training content. The system supports self-paced onboarding through location-based tasks, object searches, quizzes, and simulated staff interactions. Two preliminary usability studies were conducted: one with 37 ED staff members testing the 3D simulation and another with 9 users exploring the quest editor. Feedback was gathered through anonymous questionnaires and a descriptive analysis. Results: Early results showed high feasibility and acceptability. Among 3D simulation testers (n=37), 90% (33/37) found the tool helpful for understanding the department's structure, and 81% (30/37) believed it would be useful for new staff. The inclusion of personal anecdotes and gamified tasks was viewed as engaging and motivating. The quest editor (n=9) was positively rated by 91% (8/9) of users, who appreciated the ability to autonomously update content without IT support. These findings support the dual promise of the platform (ie, pedagogical flexibility and technical sustainability). Conclusions: This work demonstrates the feasibility of a gamified simulation platform designed for high-turnover clinical environments. It highlights both the operational deployment framework and the early acceptability among key staff members. While further validation with actual new hires is needed, this formative study shows promising potential for generalization beyond emergency care. The modular and editable nature of the system makes it a viable solution for scalable onboarding in other hospital departments.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».