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Enregistrement W7154343223 · doi:10.29074/ascls.2025003320

Screen-Based Virtual Simulation in Medical Laboratory Science Education: Findings from a National Program

2025· article· en· W7154343223 sur OpenAlex
Efrem Violato, Brady Rose, Margaret Verkuyl, Lynda Atack

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAmerican Society for Clinical Laboratory Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensCentennial CollegeNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingUsabilityQualitative propertyHealth careVirtual learning environmentInstructional simulationSimulated patientPatient safety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>ABSTRACT</h3> Curricular limitations on clinical placements in medical laboratory technology (MLT) education have increased interest in health care simulation, particularly virtual simulation (VS). This study explored learner experience, perceived learning, and readiness for clinical application among MLT students through an end-of-course survey in a work-integrated learning program across 8 Canadian institutions (N = 145, 2023-2024). Using a mixed-methods design, measures included satisfaction, psychological safety, inclusivity, skill development, engagement, usability, and debriefing quality, supplemented by open-ended comments and interviews. Students reported high satisfaction (87.9%), strong psychological safety (<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" id="m1" overflow="scroll"><mrow><mover><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mo stretchy="false">¯</mo></mrow></mover></mrow></math> = 4.55; SD = 0.75), and inclusivity (<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" id="m2" overflow="scroll"><mrow><mover><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mo stretchy="false">¯</mo></mrow></mover></mrow></math> = 4.38; SD = 0.85). High engagement and usability scores indicated effective functionality and positive debriefing experiences. Perceived learning gains were greatest for critical thinking and problem solving, with smaller improvements in communication and teamwork; cross-program differences were minimal and nonsignificant. Qualitative data highlighted VS as a valuable, low-risk environment enabling repetition, feedback, and knowledge application. Students with repeated VS exposure reported deeper learning and increased confidence. Overall, VS was associated with favorable learner experiences, enhanced perceived learning, and greater self-reported readiness for clinical practice. Findings support its use as an effective adjunct and potential partial substitute for traditional clinical placements in MLT education.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,012
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,457 · 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