Simulation-based training in medicine: a scientometric investigation of Scopus-indexed articles
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction: Simulated training (ST) in healthcare is a method that exposes students to complex clinical scenarios in controlled environments, allowing them to practice and develop skills without risk to the patient. However, few studies have analyzed the scenario of ST in medical education in the university environment for the development of medical skills. Objective: The study analyzed the use of ST in universities in the field of medical education. Method: We identified relevant articles on simulated training and medical education using the main search terms. The Scopus database was used. VOSviewer was used to carry out the bibliometric analysis. Results: The analysis included 3,968 articles. There has been an increase in publications on ST in medical education. Most of the publications came from developed countries, especially the United States, the United Kingdom and Canada. BMC Medical Education was the journal that published the most articles on the subject. The main research hotspots identified were clinical competence, curriculum and computer simulation. Conclusion: Simulated training in medical education has attracted the attention of researchers over the years, with an increase in scientific production in the area. Bibliometric analysis suggests that this area will continue to grow, with an emphasis on clinical competence, interns and residencies, curriculum, computer simulation, surgical training, resuscitation and artificial intelligence.
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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 | 0,024 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,174 | 0,240 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».