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Enregistrement W4415916411 · doi:10.1080/08995605.2025.2582246

A long-range perspective: A qualitative evaluation of simulation training for contingency operations among interprofessional behavioral health officers over time

2025· article· en· W4415916411 sur OpenAlexaff
Ryan R. Landoll, Eóin O'Shea, Madison F Clark, Matthew McCauley, Jeffrey L. Goodie

Notice bibliographique

RevueMilitary Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)FidelityContext (archaeology)Health careBehavior changePsychological interventionDebriefingIntervention (counseling)Military personnel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-Scale Combat Operations (LSCO) will necessitate behavioral health professionals who can deploy interventions that can be applied by non-behavioral health professionals in a prolonged field setting, representing a fundamental shift from the service delivery in garrison. Unfortunately, this means there will be little opportunity for behavioral health professionals to gain experience prior to implementation, which can risk mission failure due to inadequate preparation. Simulation education and exercise training are hallmarks of both military and healthcare training but have been underutilized in behavioral health domains. The current study presents the results of a qualitative evaluation of a novel simulation-based training exercise for behavioral health training in a military field setting. Graduates of an interprofessional military behavioral health training program were contacted approximately 4-9 years after their engagement in this training and asked to reflect on how this training experience influenced their readiness for behavioral health care in deployed settings. Results indicated that a simulation-based training methodology can faithfully capture some of the key facets of behavioral health intervention in austere and/or deployed settings - with numerous respondents indicating fidelity in comparison to relevant real-world scenarios subsequently faced at various points following graduation. Both positive and critical feedback from participants are discussed regarding the potential further development of simulation-based training programs, as well as the necessary scalability in the context of future LSCOs.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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