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Enregistrement W6940021316 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3676612

Simulation and mental health outcomes: a scoping review

2017· other· en· W6940021316 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthGrey literatureIdentification (biology)Variety (cybernetics)Systematic reviewMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A scoping review was conducted in order to map and determine the gaps in literature on the impact of simulation as an educational approach to improve mental health care outcomes. As it became apparent that no literature existed on this topic, the study aimed to examine the educational impact of simulation on mental health education. Methods An established five-stage scoping methodology was used: (1) identification of the research question, (2) identification of relevant studies, (3) study selection, (4) charting the data and (5) collation, summarising and reporting of results. CINAHL, ProQuest, PubMed, MEDLINE, EMBASE and PsychINFO databases were searched. These databases were deemed to represent a majority of the literature while accommodating for the particular search strategy used for this review. Websites that provide grey literature were also searched for articles of relevance. Results A total of 48 articles were included in this review, with a considerable portion of studies conducted in the USA and UK. Others were conducted in an array of locations including Australia, Canada, Iran and Taiwan. Of the included articles, seven groups of simulation methods (including standardised patients, virtual reality and manikins as patients) were evident, with standardised patients being most prominent. Conclusions Literature is lacking to evidence the benefit of simulation on mental health patient outcomes. However, the available literature suggests a variety of simulation-based education, and training methods are currently being used within mental healthcare education. The findings do suggest some methods of simulation, such as the use of standardised patients, are more commonly used in education and have been deemed as effective to assist in mental health education. As no article specifically examining the mental health outcomes of patients treated by health professionals taught by simulation was identified, the educational outcomes outlined in this paper may be used to inform further research, incorporating mental health patient outcomes.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0250,022
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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