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Conception de l’étude et rapport
Cette revue systématique et cette méta-analyse ont été menées pour évaluer l’efficacité de l’apprentissage basé sur la simulation (SBL) pour la préparation et la réponse aux urgences dans la formation infirmière, avec un accent particulier sur les scénarios d’urgence liés aux troubles gastro-intestinaux. L’objectif était de synthétiser des tailles d’effet standardisées dans six domaines d’apprentissage prédéfinis : acquisition de connaissances, performance des compétences, capacité à travailler en équipe, pensée clinique, responsabilité professionnelle et confiance en soi. La revue a été réalisée et rapportée conformément aux lignes directrices Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 202010.
Sources de données et stratégie de recherche
La recherche littéraire a impliqué une recherche systématique dans PubMed, Scopus, Web of Science et Embase. Une combinaison de termes de vocabulaire contrôlé et de mots-clés en texte libre a été utilisée, incluant les soins infirmiers, l’apprentissage par simulation, les soins d’urgence ou aigus, et les troubles gastro-intestinaux. Des opérateurs booléens ont été appliqués pour améliorer la précision (par exemple, « allaitement » ET « simulation » ET « urgence » ET (« gastro-intestinal » ou « saignement digestif » OU « douleur abdominale »)). De plus, un triage manuel des listes de références issues d’études éligibles a été effectué afin d’identifier tout article pertinent supplémentaire.
La recherche a couvert tous les documents disponibles dans les bases de données sélectionnées depuis la création jusqu’en mars 2026. Des stratégies de recherche complètes spécifiques à chaque base de données, incluant les mots-clés, les opérateurs booléens et les filtres de recherche, sont fournies dans le Tableau Supplémentaire 1.
La recherche initiale dans la base de données a permis d’identifier 540 enregistrements. Après avoir supprimé 180 documents en double, 360 articles ont été filtrés selon le titre et le résumé. Parmi ceux-ci, 300 disques ont été exclus pour cause de leur insignifiance. Soixante articles en texte intégral ont été évalués pour leur éligibilité, dont 52 ont été exclus (28 en raison de données quantitatives insuffisantes et 24 en raison de l’indisponibilité du texte intégral ou de la langue non anglaise). Un total de huit études répondaient à tous les critères d’éligibilité et ont été incluses dans la revue systématique finale et la synthèse quantitative exploratoire. Deux évaluateurs ont examiné indépendamment les titres et résumés, suivis d’une évaluation en texte intégral des études potentiellement éligibles. Les désaccords concernant l’éligibilité aux études ont été résolus par discussion et consensus.
Critères d’éligibilité
Des études ont été incluses si elles ont inscrit des étudiants en soins infirmiers ou des infirmiers en exercice et évalué des interventions d’apprentissage par simulation ciblant la réponse d’urgence. Les études éligibles impliquaient soit des scénarios de simulation axés sur les gastro-intestins, soit des programmes plus larges de simulation en soins infirmiers d’urgence, pertinents pour l’évaluation, la prise en charge, les procédures ou les soins aux patients gastro-intestinaux. Les groupes comparateurs comprenaient un enseignement magistral, un enseignement standard ou une formation clinique de routine. Les études devaient rapporter des données extractibles de résultats post-intervention pour au moins un domaine prédéfini, incluant les connaissances, la performance des compétences, la capacité de travail d’équipe, la pensée clinique, la responsabilité professionnelle ou la confiance en soi. Les essais contrôlés randomisés, les études quasi-expérimentales et d’autres plans comparatifs contrôlés étaient éligibles à l’inclusion.
Extraction des données et harmonisation des résultats
Deux évaluateurs ont extrait les données de manière indépendante à l’aide d’un formulaire d’extraction standardisé. Les informations extraites comprenaient le nom de l’auteur, l’année de publication, le pays, la conception de l’étude, la taille de l’échantillon, les caractéristiques des participants, les détails de l’intervention et du comparateur de simulation, ainsi que les mesures de résultats rapportées. Les données quantitatives comprenaient les moyennes post-intervention, les écarts-types et la taille des échantillons pour chaque groupe d’étude.
Les mesures de résultat ont été catégorisées en six domaines prédéfinis : acquisition de connaissances, performance des compétences, capacité de travail d’équipe, pensée clinique, responsabilité professionnelle et confiance en soi. La plupart des résultats ont été directement attribués selon les définitions rapportées dans les études initiales. Dans un petit nombre de cas, les résultats rapportés sous étiquettes alternatives ont été reclassés selon leur construction éducative primaire afin d’améliorer la comparabilité entre les études. Les décisions de classification ont été examinées indépendamment par deux chercheurs et résolues par consensus. Cette procédure d’harmonisation reposait sur des cadres établis pour la synthèse méta-analytique des résultatséducatifs 11. Bien que cette approche ait amélioré la cohérence entre les études, un certain degré de chevauchement conceptuel ou de mauvaise classification des résultats ne peut être complètement exclu. La justification de tous les résultats reclassés est fournie dans le Tableau Supplémentaire 2.
Calcul de la taille de l’effet
Les différences moyennes standardisées ont été calculées en g de Hedges avec des intervalles de confiance (IC) correspondants à 95 % pour chaque résultat. Le g de Hedges a été choisi pour corriger le biais de petit échantillon et est approprié pour synthétiser des résultats continus mesurés à l’aide de différents instruments12. Lorsque nécessaire, les statistiques rapportées étaient converties en différences moyennes standardisées à l’aide de formules standardisées.
Analyse statistique et synthèse des données
Des modèles à effets aléatoires ont été utilisés pour calculer les effets regroupés afin de tenir compte à la fois de la variation au sein de l’étude et entre les études. Pour obtenir des intervalles de confiance plus conservateurs et fiables, surtout lorsque la méta-analyse est réalisée sur la base d’un petit nombre d’études, l’estimation du maximum de vraisemblance restreinte (REML) avec ajustement de Knapp–Hartung a été utilisée. Pour déterminer l’hétérogénéité statistique, la statistique Cochran Q, τ2 (variance entre études), et la statistique I2 , qui mesure l’étendue de la variation totale due à l’hétérogénéité et non à l’erreur d’échantillonnage, ont été utilisées. I2 valeurs supérieures à 75 % étaient considérées comme impliquant un grand degré d’hétérogénéité.
Des graphiques forestiers ont été générés pour afficher visuellement les tailles d’effet individuelles des études et des estimations regroupées entre les domaines de résultats. La robustesse des résultats regroupés a été étudiée par des analyses de sensibilité visant à omettre des études présentant des caractéristiques méthodologiques incertaines. Des analyses de sous-groupes ont été réalisées selon la conception de l’étude (randomisée vs quasi-expérimentale) et la fidélité de la simulation (élevée vs faible), lorsque les données le permettaient. Toutes les analyses statistiques ont été réalisées à l’aide du logiciel R (version 4.3.1) avec le package metafor. Une valeur p bilatérale < 0,05 était considérée comme statistiquement significative.
Évaluation du biais de publication
Des diagrammes d’entonnoir ont été utilisés pour évaluer les preuves visuelles de biais de publication et les effets des petites études, et le test de régression d’Egger a été utilisé pour évaluer les preuves statistiques de cet effet. Le test d’Egger a été utilisé pour évaluer l’asymétrie du diagramme d’entonnoir, dans lequel la taille de l’effet standardisée était régressée par rapport à son erreur standard ; Un intercept significatif a indiqué la présence d’un biais de publication13. L’asymétrie du diagramme de l’entonnoir a été observée avec prudence, car elle peut aussi être causée par une hétérogénéité substantielle ou des fluctuations méthodologiques plutôt que par une publicationsélective 14.
Risque de biais et certitude des preuves
Chaque étude incluse a été évaluée pour le risque de biais à l’aide d’un cadre ROBINS-I modifié. Un cadre ROBINS-I modifié a été appliqué pour accueillir les études d’intervention éducative. L’évaluation a évalué les biais résultant de la sélection des participants, de la classification des interventions, de l’absence de données de résultats, de la mesure des résultats et de la déclaration sélective. Les domaines relatifs aux écarts par rapport aux interventions prévues ont été simplifiés car les études incluses portaient principalement sur des interventions éducatives plutôt que cliniques. Les évaluations du risque de biais variaient selon les domaines méthodologiques (Tableau 1). La plupart des études ont montré un faible risque de données de résultats incomplètes et un rapport sélectif ; Cependant, des préoccupations modérées ont fréquemment été identifiées concernant la sélection des participants, les procédures d’allocation et l’aveuglement en raison de la nature éducative des interventions. Dans l’ensemble, la plupart des études ont été jugées présentant un risque modéré de biais, tandis que l’étude de validation prospective de Nielsen et al. a montré un profil de risque global plus faible. La confiance dans l’ensemble des preuves pour chaque domaine de résultats a été évaluée à l’aide de l’approche GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation), qui prend en compte les limites des études, l’incohérence, l’imprécision et l’inexactitude (Tableau 2).