Utøvere må ha effektive kliniske resonnementferdigheter for å ta passende, sikre kliniske beslutninger og unngå praksisfeil.Dårlig utviklede kliniske resonneringsferdigheter kan kompromittere pasientsikkerheten og forsinke behandling eller behandling, spesielt på intensivavdelinger og akuttavdelinger.Simuleringsbasert opplæring bruker reflekterende læringssamtaler etter en simulering som en debriefingsmetode for å utvikle kliniske resonnementferdigheter samtidig som pasientsikkerheten opprettholdes.På grunn av den flerdimensjonale karakteren til klinisk resonnement, den potensielle risikoen for kognitiv overbelastning og den differensielle bruken av analytiske (hypotetisk-deduktive) og ikke-analytiske (intuitive) kliniske resonneringsprosesser av avanserte og yngre simuleringsdeltakere, er det imidlertid viktig å vurdere erfaring, evner, faktorer knyttet til flyt og volum av informasjon, og sakskompleksitet for å optimalisere klinisk resonnement ved å delta i gruppereflekterende læringssamtaler etter simuleringen som en debrifingsmetode.Målet vårt er å beskrive utviklingen av en modell for post-simulering av reflekterende læringsdialog som vurderer flere faktorer som påvirker oppnåelsen av klinisk resonnementoptimalisering.
En co-design arbeidsgruppe (N = 18), bestående av leger, sykepleiere, forskere, pedagoger og pasientrepresentanter, samarbeidet gjennom påfølgende workshops for å samutvikle en post-simulerende reflekterende læringsdialogmodell for å debriefe simuleringen.Co-design arbeidsgruppen utviklet modellen gjennom en teoretisk og konseptuell prosess og flerfase fagfellevurdering.Den parallelle integrasjonen av pluss/minus vurderingsforskning og Blooms taksonomi antas å optimalisere simuleringsdeltakernes kliniske resonnement mens de deltar i simuleringsaktiviteter.Innholdsvaliditetsindeks (CVI) og innholdsvaliditetsratio (CVR) metoder ble brukt for å etablere ansiktsvaliditet og innholdsvaliditet for modellen.
En postsimuleringsmodell for reflekterende læringsdialog ble utviklet og testet.Modellen støttes av gjennomarbeidede eksempler og skriptveiledning.Ansikts- og innholdsvaliditeten til modellen ble vurdert og bekreftet.
Den nye co-design-modellen ble laget under hensyntagen til ferdighetene og evnene til de ulike modelleringsdeltakerne, flyten og volumet av informasjon, og kompleksiteten i modelleringssakene.Disse faktorene antas å optimalisere klinisk resonnement når du deltar i gruppesimuleringsaktiviteter.
Klinisk resonnement anses som grunnlaget for klinisk praksis i helsevesenet [1, 2] og et viktig element i klinisk kompetanse [1, 3, 4].Det er en reflekterende prosess som utøvere bruker for å identifisere og implementere den mest hensiktsmessige intervensjonen for hver klinisk situasjon de møter [5, 6].Klinisk resonnement beskrives som en kompleks kognitiv prosess som bruker formelle og uformelle tenkestrategier for å samle inn og analysere informasjon om en pasient, evaluere viktigheten av denne informasjonen og bestemme verdien av alternative handlingsforløp [7, 8].Det avhenger av evnen til å samle ledetråder, behandle informasjon og forstå pasientens problem for å iverksette riktig handling for rett pasient til rett tid og av rett grunn [9, 10].
Alle helsepersonell står overfor behovet for å ta komplekse beslutninger under forhold med høy usikkerhet [11].I intensiv- og akuttbehandlingspraksis oppstår kliniske situasjoner og nødsituasjoner der umiddelbar respons og intervensjon er avgjørende for å redde liv og sikre pasientsikkerhet [12].Dårlige ferdigheter i klinisk resonnement og kompetanse i kritisk behandlingspraksis er assosiert med høyere forekomst av kliniske feil, forsinkelser i pleie eller behandling [13] og risiko for pasientsikkerhet [14,15,16].For å unngå praktiske feil, må utøvere være kompetente og ha effektive kliniske resonnementferdigheter for å ta sikre og hensiktsmessige beslutninger [16, 17, 18].Den ikke-analytiske (intuitive) resonneringsprosessen er den raske prosessen foretrukket av profesjonelle utøvere.I kontrast er analytiske (hypotetisk-deduktive) resonneringsprosesser iboende langsommere, mer bevisste og oftere brukt av mindre erfarne utøvere [2, 19, 20].Gitt kompleksiteten til det kliniske miljøet i helsevesenet og den potensielle risikoen for praksisfeil [14,15,16], brukes simuleringsbasert utdanning (SBE) ofte for å gi utøvere muligheter til å utvikle kompetanse og kliniske resonnementferdigheter.trygt miljø og eksponering for en rekke utfordrende tilfeller samtidig som pasientsikkerheten opprettholdes [21, 22, 23, 24].
The Society for Simulation in Health (SSH) definerer simulering som "en teknologi som skaper en situasjon eller et miljø der mennesker opplever representasjoner av virkelige hendelser med det formål å øve, opplæring, evaluering, testing eller få forståelse av menneskelige systemer eller oppførsel."[23] Godt strukturerte simuleringsøkter gir deltakerne muligheten til å fordype seg i scenarier som simulerer kliniske situasjoner samtidig som de reduserer sikkerhetsrisikoer [24,25] og praktiserer klinisk resonnement gjennom målrettede læringsmuligheter [21,24,26,27,28] SBE forbedrer kliniske erfaringer i felten, og utsetter studentene for kliniske erfaringer som de kanskje ikke har opplevd i faktiske pasientomsorgsmiljøer [24, 29].Dette er et ikke-truende, skyldfritt, overvåket, trygt læringsmiljø med lav risiko.Det fremmer utvikling av kunnskap, kliniske ferdigheter, evner, kritisk tenkning og klinisk resonnement [22,29,30,31] og kan hjelpe helsepersonell med å overvinne det emosjonelle stresset i en situasjon, og dermed forbedre læringsevnen [22, 27, 28] ., 30, 32].
For å støtte effektiv utvikling av klinisk resonnement og beslutningstakingsferdigheter gjennom SBE, må oppmerksomhet rettes mot utformingen, malen og strukturen til debriefingsprosessen etter simulering [24, 33, 34, 35].Post-simulerende reflekterende læringssamtaler (RLC) ble brukt som en debrifingsteknikk for å hjelpe deltakerne til å reflektere, forklare handlinger og utnytte kraften til kollegastøtte og gruppetenkning i sammenheng med teamarbeid [32, 33, 36].Bruk av gruppe-RLC medfører en potensiell risiko for underutviklet klinisk resonnement, spesielt i forhold til deltakernes varierende evner og ansiennitetsnivå.Den doble prosessmodellen beskriver den flerdimensjonale naturen til klinisk resonnement og forskjeller i tilbøyeligheten til seniorutøvere til å bruke analytiske (hypotetisk-deduktive) resonneringsprosesser og juniorutøvere til å bruke ikke-analytiske (intuitive) resonneringsprosesser [34, 37].].Disse doble resonneringsprosessene innebærer utfordringen med å tilpasse optimale resonneringsprosesser til ulike situasjoner, og det er uklart og kontroversielt hvordan man effektivt kan bruke analytiske og ikke-analytiske metoder når det er senior- og juniordeltakere i samme modellgruppe.Videregående og ungdomsskoleelever med varierende evner og erfaringsnivå deltar i simuleringsscenarier av ulik kompleksitet [34, 37].Den flerdimensjonale naturen til klinisk resonnement er assosiert med en potensiell risiko for underutviklet klinisk resonnement og kognitiv overbelastning, spesielt når utøvere deltar i gruppe SBE med varierende sakskompleksitet og ansiennitetsnivåer [38].Det er viktig å merke seg at selv om det finnes en rekke debrifingsmodeller som bruker RLC, er ingen av disse modellene designet med et spesifikt fokus på utvikling av kliniske resonnementferdigheter, tatt i betraktning erfaring, kompetanse, flyt og informasjonsmengde, og modelleringskompleksitetsfaktorer [38].]., 39].Alt dette krever utvikling av en strukturert modell som tar i betraktning ulike bidrag og påvirkningsfaktorer for å optimere klinisk resonnement, samtidig som post-simulering RLC er en rapporteringsmetode.Vi beskriver en teoretisk og konseptuelt drevet prosess for samarbeidsdesign og utvikling av en post-simulering RLC.En modell ble utviklet for å optimalisere kliniske resonnementferdigheter under deltakelse i SBE, med tanke på et bredt spekter av fasiliterende og påvirkende faktorer for å oppnå optimalisert klinisk resonnementutvikling.
RLC-postsimuleringsmodellen ble utviklet i samarbeid basert på eksisterende modeller og teorier om klinisk resonnement, reflekterende læring, utdanning og simulering.For i fellesskap å utvikle modellen ble det dannet en samarbeidsarbeidsgruppe (N = 18) bestående av 10 intensivsykepleiere, en intensivist og tre representanter for tidligere innlagte pasienter av varierende nivå, erfaring og kjønn.En intensivavdeling, 2 forskningsassistenter og 2 oversykepleierutdannere.Denne co-design-innovasjonen er designet og utviklet gjennom jevnaldrende samarbeid mellom interessenter med reell erfaring innen helsetjenester, enten helsepersonell involvert i utviklingen av den foreslåtte modellen eller andre interessenter som pasienter [40,41,42].Inkludering av pasientrepresentanter i co-design-prosessen kan gi prosessen ytterligere verdi, ettersom det endelige målet med programmet er å forbedre pasientbehandling og sikkerhet [43].
Arbeidsgruppen gjennomførte seks 2-4 timers workshops for å utvikle struktur, prosesser og innhold i modellen.Workshopen inkluderer diskusjon, øvelse og simulering.Elementer i modellen er basert på en rekke evidensbaserte ressurser, modeller, teorier og rammeverk.Disse inkluderer: konstruktivistisk læringsteori [44], dual loop-konseptet [37], den kliniske resonnementløkken [10], appreciative inquiry (AI)-metoden [45], og rapportering pluss/delta-metoden [46].Modellen ble utviklet i samarbeid basert på International Nurses Associations INACSL-debrifingsprosessstandarder for klinisk og simuleringsutdanning [36] og ble kombinert med bearbeidede eksempler for å lage en selvforklarende modell.Modellen ble utviklet i fire trinn: forberedelse til reflekterende læringsdialog etter simuleringen, igangsetting av reflekterende læringsdialog, analyse/refleksjon og debrifing (Figur 1).Detaljene for hvert trinn diskuteres nedenfor.
Den forberedende fasen av modellen er designet for å forberede deltakerne psykologisk for neste trinn og øke deres aktive deltakelse og investering samtidig som den sikrer psykologisk sikkerhet [36, 47].Dette stadiet inkluderer en introduksjon til formålet og målene;forventet varighet av RLC;forventninger til tilretteleggeren og deltakerne under RLC;stedsorientering og simuleringsoppsett;sikre konfidensialitet i læringsmiljøet, og øke og styrke psykologisk sikkerhet.Følgende representative svar fra co-design-arbeidsgruppen ble vurdert under pre-utviklingsfasen av RLC-modellen.Deltaker 7: «Som primærsykepleier, hvis jeg deltok i en simulering uten konteksten av et scenario og eldre voksne var til stede, ville jeg sannsynligvis unngå å delta i post-simuleringssamtalen med mindre jeg følte at min psykologiske sikkerhet ble respektert.og at jeg ville unngå å delta i samtaler etter simuleringen."Vær beskyttet og det vil ikke få noen konsekvenser."Deltaker 4: «Jeg tror at det å være fokusert og etablere grunnregler tidlig vil hjelpe elevene etter simuleringen.Aktiv deltakelse i reflekterende læringssamtaler.»
De innledende stadiene av RLC-modellen inkluderer å utforske deltakerens følelser, beskrive de underliggende prosessene og diagnostisere scenariet, og liste opp deltakerens positive og negative erfaringer, men ikke analyse.Modellen på dette stadiet er laget for å oppmuntre kandidatene til å være selv- og oppgaveorienterte, samt mentalt forberede seg på dybdeanalyse og dybderefleksjon [24, 36].Målet er å redusere den potensielle risikoen for kognitiv overbelastning [48], spesielt for de som er nye innen temaet modellering og ikke har tidligere klinisk erfaring med ferdigheten/emnet [49].Å be deltakerne kort beskrive det simulerte tilfellet og komme med diagnostiske anbefalinger vil hjelpe tilretteleggeren å sikre at studentene i gruppen har en grunnleggende og generell forståelse av saken før de går videre til den utvidede analyse-/refleksjonsfasen.I tillegg vil det å invitere deltakere på dette stadiet til å dele følelsene sine i simulerte scenarier hjelpe dem med å overvinne det emosjonelle stresset i situasjonen, og dermed forbedre læringen [24, 36].Å ta opp emosjonelle problemer vil også hjelpe RLC-tilretteleggeren til å forstå hvordan deltakernes følelser påvirker individuelle og gruppeprestasjoner, og dette kan diskuteres kritisk under refleksjons-/analysefasen.Plus/Delta-metoden er bygget inn i denne fasen av modellen som et forberedende og avgjørende trinn for refleksjons-/analysefasen [46].Ved å bruke Plus/Delta-tilnærmingen kan både deltakere og studenter bearbeide/liste opp sine observasjoner, følelser og opplevelser av simuleringen, som så kan diskuteres punkt for punkt under refleksjons-/analysefasen av modellen [46].Dette vil hjelpe deltakerne til å oppnå en metakognitiv tilstand gjennom målrettede og prioriterte læringsmuligheter for å optimalisere klinisk resonnement [24, 48, 49].Følgende representative svar fra co-design-arbeidsgruppen ble vurdert under den første utviklingen av RLC-modellen.Deltaker 2: «Jeg tror at som pasient som tidligere har vært innlagt på intensivavdelingen, må vi vurdere følelsene og følelsene til de simulerte studentene.Jeg tar opp dette problemet fordi jeg under innleggelsen observerte høye nivåer av stress og angst, spesielt blant intensivleger.og nødsituasjoner.Denne modellen må ta hensyn til stress og følelser knyttet til å simulere opplevelsen.»Deltaker 16: «For meg som lærer synes jeg det er veldig viktig å bruke Plus/Delta-tilnærmingen slik at elevene oppmuntres til å delta aktivt ved å nevne de gode tingene og behovene de møtte under simuleringsscenariet.Forbedringsområder."
Selv om de tidligere stadiene av modellen er kritiske, er analyse-/refleksjonsstadiet det viktigste for å oppnå optimalisering av klinisk resonnement.Den er designet for å gi avansert analyse/syntese og dybdeanalyse basert på klinisk erfaring, kompetanse og innvirkning av temaene som er modellert;RLC prosess og struktur;mengden informasjon som gis for å unngå kognitiv overbelastning;effektiv bruk av reflekterende spørsmål.metoder for å oppnå elevsentrert og aktiv læring.På dette tidspunktet er klinisk erfaring og kjennskap til simuleringsemner delt inn i tre deler for å imøtekomme ulike nivåer av erfaring og evne: For det første: ingen tidligere klinisk yrkeserfaring/ingen tidligere eksponering for simuleringsemner, for det andre: klinisk yrkeserfaring, kunnskap og ferdigheter/ ingen.tidligere eksponering for modelleringstemaer.For det tredje: Klinisk yrkeserfaring, kunnskap og ferdigheter.Profesjonell/tidligere eksponering for modelleringstemaer.Klassifiseringen er gjort for å imøtekomme behovene til personer med ulike erfaringer og evnenivåer innenfor samme gruppe, og dermed balansere tendensen til mindre erfarne utøvere til å bruke analytisk resonnement med tendensen til mer erfarne utøvere til å bruke ikke-analytiske resonnementferdigheter [19, 20, 34]., 37].RLC-prosessen ble strukturert rundt den kliniske resonneringssyklusen [10], det reflekterende modelleringsrammeverket [47] og erfaringsbasert læringsteori [50].Dette oppnås gjennom en rekke prosesser: tolkning, differensiering, kommunikasjon, inferens og syntese.
For å unngå kognitiv overbelastning ble det vurdert å fremme en læresentrert og reflektert taleprosess med tilstrekkelig tid og muligheter for deltakerne til å reflektere, analysere og syntetisere for å oppnå selvtillit.Kognitive prosesser under RLC blir adressert gjennom konsoliderings-, bekreftelses-, formings- og konsolideringsprosesser basert på dobbeltløkkerammeverket [37] og kognitiv belastningsteori [48].Å ha en strukturert dialogprosess og gi tilstrekkelig tid til refleksjon, som tar hensyn til både erfarne og uerfarne deltakere, vil redusere den potensielle risikoen for kognitiv belastning, spesielt i komplekse simuleringer med varierende tidligere erfaringer, eksponeringer og ferdighetsnivåer hos deltakerne.Etter scenen.Modellens reflekterende spørreteknikk er basert på Blooms taksonomiske modell [51] og appreciative inquiry (AI) metoder [45], der den modellerte fasilitatoren nærmer seg emnet på en trinnvis, sokratisk og reflekterende måte.Still spørsmål, start med kunnskapsbaserte spørsmål.og ta opp ferdigheter og problemstillinger knyttet til resonnement.Denne spørreteknikken vil forbedre optimaliseringen av klinisk resonnement ved å oppmuntre til aktiv deltakelse og progressiv tenkning med mindre risiko for kognitiv overbelastning.Følgende representative svar fra co-design-arbeidsgruppen ble vurdert under analyse-/refleksjonsfasen av RLC-modellutvikling.Deltaker 13: «For å unngå kognitiv overbelastning, må vi vurdere mengden og flyten av informasjon når vi deltar i post-simulerende læringssamtaler, og for å gjøre dette, tror jeg det er avgjørende å gi elevene nok tid til å reflektere og begynne med det grunnleggende. .Kunnskap.setter i gang samtaler og ferdigheter, for så å flytte til høyere nivåer av kunnskap og ferdigheter for å oppnå metakognisjon.»Deltaker 9: «Jeg har stor tro på at spørremetoder ved bruk av appreciative Inquiry (AI)-teknikker og reflekterende spørsmål ved bruk av Blooms Taxonomy-modell vil fremme aktiv læring og elevsentrerthet og samtidig redusere potensialet for risiko for kognitiv overbelastning.»Modellens debriefing-fase tar sikte på å oppsummere læringspunktene som ble tatt opp under RLC og sikre at læringsmålene blir realisert.Deltaker 8: "Det er veldig viktig at både eleven og tilretteleggeren er enige om de viktigste nøkkelideene og nøkkelaspektene som må vurderes når de går inn i praksis."
Etisk godkjenning ble oppnådd under protokollnummer (MRC-01-22-117) og (HSK/PGR/UH/04728).Modellen ble testet i tre profesjonelle intensivbehandlingssimuleringskurs for å evaluere modellens brukervennlighet og praktiske egenskaper.Ansiktsvaliditeten til modellen ble vurdert av en arbeidsgruppe for co-design (N = 18) og pedagogiske eksperter som fungerte som pedagogiske ledere (N = 6) for å korrigere problemer knyttet til utseende, grammatikk og prosess.Etter ansiktsvaliditet ble innholdsvaliditeten bestemt av senior sykepleierutdannere (N = 6) som ble sertifisert av American Nurses Credentialing Center (ANCC) og fungerte som utdanningsplanleggere, og (N = 6) som hadde mer enn 10 års utdanning og lærererfaring.Arbeidserfaring Vurderingen ble utført av pedagogiske ledere (N = 6).Modellerfaring.Innholdsgyldigheten ble bestemt ved å bruke Content Validity Ratio (CVR) og Content Validity Index (CVI).Lawshe-metoden [52] ble brukt for å estimere CVI, og metoden til Waltz og Bausell [53] ble brukt til å estimere CVR.CVR-prosjekter er nødvendige, nyttige, men ikke nødvendige eller valgfrie.CVI skåres på en firepunkts skala basert på relevans, enkelhet og klarhet, med 1 = ikke relevant, 2 = noe relevant, 3 = relevant og 4 = veldig relevant.Etter å ha verifisert ansikts- og innholdsvaliditeten, ble det i tillegg til de praktiske workshopene gjennomført orienterings- og orienteringsøkter for lærere som skal bruke modellen.
Arbeidsgruppen var i stand til å utvikle og teste en post-simulering RLC-modell for å optimalisere kliniske resonnementferdigheter under deltakelse i SBE på intensivavdelinger (figur 1, 2 og 3).CVR = 1,00, CVI = 1,00, som gjenspeiler passende ansikts- og innholdsgyldighet [52, 53].
Modellen er laget for gruppe SBE, hvor spennende og utfordrende scenarier brukes for deltakere med samme eller ulikt nivå av erfaring, kunnskap og ansiennitet.Den konseptuelle RLC-modellen ble utviklet i henhold til INACSL flysimuleringsanalysestandarder [36] og er elevsentrert og selvforklarende, inkludert utførte eksempler (figur 1, 2 og 3).Modellen ble målrettet utviklet og delt inn i fire stadier for å møte modelleringsstandarder: starter med orientering, etterfulgt av reflekterende analyse/syntese, og avsluttes med informasjon og oppsummering.For å unngå potensiell risiko for kognitiv overbelastning, er hvert trinn i modellen målrettet utformet som en forutsetning for neste trinn [34].
Påvirkningen av ansiennitets- og gruppeharmonifaktorer på deltakelse i RLC er ikke tidligere studert [38].Når man tar i betraktning de praktiske begrepene dobbel sløyfe og kognitiv overbelastningsteori i simuleringspraksis [34, 37], er det viktig å tenke på at det å delta i gruppe SBE med ulike erfaringer og evnenivåer til deltakere i samme simuleringsgruppe er en utfordring.Forsømmelse av informasjonsvolum, flyt og struktur i læringen, samt samtidig bruk av raske og langsomme kognitive prosesser av både videregående og ungdomsskoleelever utgjør en potensiell risiko for kognitiv overbelastning [18, 38, 46].Disse faktorene ble tatt i betraktning ved utvikling av RLC-modellen for å unngå underutviklet og/eller suboptimalt klinisk resonnement [18, 38].Det er viktig å ta hensyn til at å gjennomføre RLC med ulik ansiennitet og kompetanse gir en dominanseffekt blant seniordeltakere.Dette skjer fordi avanserte deltakere har en tendens til å unngå å lære grunnleggende konsepter, noe som er avgjørende for at yngre deltakere skal oppnå metakognisjon og gå inn i tenknings- og resonneringsprosesser på høyere nivå [38, 47].RLC-modellen er designet for å engasjere senior- og juniorsykepleiere gjennom anerkjennende undersøkelser og delta-tilnærmingen [45, 46, 51].Ved å bruke disse metodene vil synspunktene til senior- og juniordeltakere med varierende evner og erfaringsnivåer presenteres punkt for punkt og diskutert reflektert av debriefing-moderatoren og medmoderatorer [45, 51].I tillegg til input fra simuleringsdeltakerne, legger debriefing-tilretteleggeren deres innspill for å sikre at alle kollektive observasjoner dekker hvert læringsøyeblikk, og derved forbedrer metakognisjon for å optimalisere klinisk resonnement [10].
Informasjonsflyt og læringsstruktur ved bruk av RLC-modellen tas opp gjennom en systematisk og flertrinns prosess.Dette er for å hjelpe tilretteleggere for debrifing og sikre at hver deltaker snakker tydelig og trygt på hvert trinn før de går videre til neste trinn.Moderatoren vil kunne sette i gang reflekterende diskusjoner der alle deltakerne deltar, og nå et punkt der deltakere med ulik ansiennitet og evnenivåer blir enige om beste praksis for hvert diskusjonspunkt før de går videre til neste [38].Å bruke denne tilnærmingen vil hjelpe erfarne og kompetente deltakere med å dele sine bidrag/observasjoner, mens bidragene/observasjonene til mindre erfarne og kompetente deltakere vil bli vurdert og diskutert [38].Men for å nå dette målet, må tilretteleggere møte utfordringen med å balansere diskusjoner og gi like muligheter for senior- og juniordeltakere.For dette formål ble modellundersøkelsesmetodikken målrettet utviklet ved bruk av Blooms taksonomiske modell, som kombinerer evaluerende undersøkelse og additiv/deltametode [45, 46, 51].Ved å bruke disse teknikkene og starte med kunnskap og forståelse av fokusspørsmålene/reflekterende diskusjoner vil det oppmuntre mindre erfarne deltakere til å delta og delta aktivt i diskusjonen, hvoretter tilretteleggeren gradvis vil bevege seg til et høyere nivå av evaluering og syntese av spørsmålene/diskusjonene. der begge parter må gi seniorer og juniorer deltakere lik mulighet til å delta basert på deres tidligere erfaring og erfaring med kliniske ferdigheter eller simulerte scenarier.Denne tilnærmingen vil hjelpe mindre erfarne deltakere til å delta aktivt og dra nytte av erfaringene som deles av mer erfarne deltakere, så vel som innspillet fra debriefing-tilretteleggeren.På den annen side er modellen designet ikke bare for SBEer med ulike deltakerevner og erfaringsnivåer, men også for SBE-gruppedeltakere med lignende erfaring og evnenivåer.Modellen ble designet for å legge til rette for en jevn og systematisk bevegelse av gruppen fra fokus på kunnskap og forståelse til fokus på syntese og evaluering for å nå læringsmål.Modellstrukturen og prosessene er designet for å passe modelleringsgrupper med ulike og like evner og erfaringsnivåer.
I tillegg, selv om SBE i helsevesenet i kombinasjon med RLC brukes til å utvikle klinisk resonnement og kompetanse hos utøvere [22,30,38], må imidlertid relevante faktorer tas i betraktning knyttet til sakskompleksitet og potensiell risiko for kognitiv overbelastning, spesielt da deltakerne involverte SBE-scenarier simulerte svært komplekse, kritisk syke pasienter som krever umiddelbar intervensjon og kritiske beslutninger [2,18,37,38,47,48].For dette formål er det viktig å ta hensyn til tendensen til både erfarne og mindre erfarne deltakere til samtidig å bytte mellom analytiske og ikke-analytiske resonnementsystemer når de deltar i SBE, og å etablere en evidensbasert tilnærming som tillater både eldre og yngre elevene skal delta aktivt i læringsprosessen.Modellen ble således utformet på en slik måte at, uavhengig av kompleksiteten til den presenterte simulerte casen, må fasilitator sørge for at aspekter ved kunnskapen og bakgrunnsforståelsen til både senior- og juniordeltakere først dekkes og deretter gradvis og refleksivt utvikles til lette analysen.syntese og forståelse.vurderende aspekt.Dette vil hjelpe yngre elever med å bygge og konsolidere det de har lært, og hjelpe eldre elever til å syntetisere og utvikle ny kunnskap.Dette vil oppfylle kravene til resonneringsprosessen, tatt i betraktning tidligere erfaring og evner til hver deltaker, og ha et generelt format som adresserer tendensen til videregående skole og ungdomsskoleelever til å samtidig bevege seg mellom analytiske og ikke-analytiske resonnementsystemer, og dermed sikre optimalisering av klinisk resonnement.
I tillegg kan simuleringstilretteleggere/debriefers ha problemer med å mestre ferdigheter i simuleringsdebriefing.Bruken av kognitive debrifingsskript antas å være effektiv for å forbedre kunnskapsinnhenting og atferdsmessige ferdigheter hos tilretteleggere sammenlignet med de som ikke bruker skript [54].Scenarier er et kognitivt verktøy som kan lette lærernes modelleringsarbeid og forbedre debriefingsferdighetene, spesielt for lærere som fortsatt konsoliderer sin debriefingserfaring [55].oppnå større brukervennlighet og utvikle brukervennlige modeller.(Figur 2 og Figur 3).
Den parallelle integrasjonen av pluss/delta, appreciative survey, og Blooms Taxonomy survey-metoder har ennå ikke blitt behandlet i tilgjengelig simuleringsanalyse og veilede refleksjonsmodeller.Integreringen av disse metodene fremhever innovasjonen av RLC-modellen, der disse metodene er integrert i ett enkelt format for å oppnå optimalisering av klinisk resonnement og elevsentrerthet.Medisinske lærere kan ha nytte av å modellere gruppe SBE ved å bruke RLC-modellen for å forbedre og optimalisere deltakernes evner til klinisk resonnement.Modellens scenarier kan hjelpe lærere å mestre prosessen med reflekterende debriefing og styrke ferdighetene deres til å bli trygge og kompetente debriferingstilretteleggere.
SBE kan inkludere mange forskjellige modaliteter og teknikker, inkludert, men ikke begrenset til, mannequinbasert SBE, oppgavesimulatorer, pasientsimulatorer, standardiserte pasienter, virtuell og utvidet virkelighet.Tatt i betraktning at rapportering er et av de viktige modelleringskriteriene, kan den simulerte RLC-modellen brukes som en rapporteringsmodell ved bruk av disse modusene.Dessuten, selv om modellen ble utviklet for sykepleierdisiplinen, har den potensial for bruk i tverrprofesjonell helsetjeneste SBE, noe som understreker behovet for fremtidige forskningsinitiativer for å teste RLC-modellen for tverrprofesjonell utdanning.
Utvikling og evaluering av en post-simulering RLC modell for sykepleie i SBE intensivavdelinger.Fremtidig evaluering/validering av modellen anbefales for å øke generaliserbarheten til modellen for bruk i andre helsefag og tverrprofesjonell SBE.
Modellen er utviklet av en felles arbeidsgruppe basert på teori og konsept.For å forbedre validiteten og generaliserbarheten til modellen, kan bruk av forbedrede reliabilitetsmål for komparative studier vurderes i fremtiden.
For å minimere praksisfeil, må utøvere ha effektive kliniske resonnementferdigheter for å sikre sikker og hensiktsmessig klinisk beslutningstaking.Å bruke SBE RLC som en debriefingsteknikk fremmer utviklingen av kunnskap og praktiske ferdigheter som er nødvendige for å utvikle klinisk resonnement.Imidlertid fremhever den flerdimensjonale naturen til klinisk resonnement, relatert til tidligere erfaring og eksponering, endringer i evne, volum og flyt av informasjon, og kompleksiteten til simuleringsscenarier, viktigheten av å utvikle RLC-modeller etter simulering der klinisk resonnement kan være aktivt. og effektivt implementert.ferdigheter.Å ignorere disse faktorene kan føre til underutviklet og suboptimalt klinisk resonnement.RLC-modellen ble utviklet for å adressere disse faktorene for å optimalisere klinisk resonnement når du deltar i gruppesimuleringsaktiviteter.For å oppnå dette målet integrerer modellen samtidig pluss/minus evaluerende undersøkelse og bruk av Blooms taksonomi.
Datasettene som er brukt og/eller analysert i løpet av den nåværende studien er tilgjengelig fra den tilsvarende forfatteren på rimelig forespørsel.
Daniel M, Rencic J, Durning SJ, Holmbo E, Santen SA, Lang W, Ratcliffe T, Gordon D, Heist B, Lubarski S, Estrada KA.Metoder for å vurdere klinisk resonnement: Gjennomgå og praktisere anbefalinger.Akademiet for medisinske vitenskaper.2019;94(6):902–12.
Young ME, Thomas A., Lubarsky S., Gordon D., Gruppen LD, Rensich J., Ballard T., Holmboe E., Da Silva A., Ratcliffe T., Schuwirth L. Litteratursammenligning om klinisk resonnement blant helseprofesjoner : en scoping review.BMC medisinsk utdanning.2020;20(1):1–1.
Guerrero JG.The Nursing Practice Reasoning Model: The Art and Science of Clinical Reasoning, Decision Making, and Judgment in Nursing.Åpne sykepleierens journal.2019;9(2):79–88.
Almomani E, Alraouch T, Saada O, Al Nsour A, Kamble M, Samuel J, Atallah K, Mustafa E. Reflekterende læringsdialog som en klinisk lærings- og undervisningsmetode i kritisk omsorg.Qatar medisinsk tidsskrift.2020;2019;1(1):64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, de Faria RM, Maria JP, Schmidt HG Hvordan drar studentenes diagnostiske ferdigheter nytte av praksis med kliniske tilfeller?Effektene av strukturert refleksjon på fremtidige diagnoser av samme og nye lidelser.Akademiet for medisinske vitenskaper.2014;89(1):121–7.
Tutticci N, Theobald KA, Ramsbotham J, Johnston S. Utforsking av observatørroller og klinisk resonnement i simulering: en scoping review.Sykepleierutdanningspraksis 2022 20. januar: 103301.
Edwards I, Jones M, Carr J, Braunack-Meyer A, Jensen GM.Kliniske resonneringsstrategier i fysioterapi.Fysioterapi.2004;84(4):312–30.
Kuiper R, Pesut D, Kautz D. Fremme selvregulering av kliniske resonnementferdigheter hos medisinstudenter.Åpen Journal Nurse 2009;3:76.
Levett-Jones T, Hoffman K, Dempsey J, Jeon SY, Noble D, Norton KA, Roche J, Hickey N. The "Five Rights" of Clinical Reasoning: An Educational Model for Improving Clinical Competence sykepleierstudenter i å identifisere og lede ved- risikopasienter.Sykepleierutdanning i dag.2010;30(6):515–20.
Brentnall J, Thackray D, Judd B. Vurdering av medisinstudenters kliniske resonnement i plasserings- og simuleringsinnstillinger: en systematisk oversikt.International Journal of Environmental Research, Public Health.2022;19(2):936.
Chamberlain D, Pollock W, Fulbrook P. ACCCN Standards for Critical Care Nursing: A Systematic Review, Evidence Development and Assessment.Nød Australia.2018;31(5):292–302.
Cunha LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. Usikkerhet i klinisk resonnement i postanestesiomsorg: en integrerende gjennomgang basert på modeller for usikkerhet i komplekse helsetjenester.J Perioperativ sykepleier.2022;35(2):e32–40.
Rivaz M, Tavakolinia M, Momennasab M. Det profesjonelle praksismiljøet til kritisk omsorg sykepleiere og dets assosiasjon med sykepleieresultater: en strukturell ligningsmodelleringsstudie.Scand J Caring Sci.2021;35(2):609–15.
Suvardianto H, Astuti VV, Kompetanse.Nursing and Critical Care Practices Journal Exchange for Student Nurses in the Critical Care Unit (JSCC).STRADA MAGASIN Ilmia Kesehatan.2020;9(2):686–93.
Liev B, Dejen Tilahun A, Kasyu T. Kunnskap, holdninger og faktorer knyttet til fysisk vurdering blant intensivavdelingssykepleiere: en multisenter tverrsnittsstudie.Forskningspraksis i kritisk omsorg.2020;9145105.
Sullivan J., Hugill K., A. Elraush TA, Mathias J., Alkhetimi MO Pilotimplementering av et kompetanserammeverk for sykepleiere og jordmødre i den kulturelle konteksten i et land i Midtøsten.Sykepleierutdanningspraksis.2021;51:102969.
Wang MS, Thor E, Hudson JN.Testing av gyldigheten av responsprosessen i skriptkonsistenstester: En tenk-høyt-tilnærming.International Journal of Medical Education.2020;11:127.
Kang H, Kang HY.Effektene av simuleringsundervisning på kliniske resonnementferdigheter, klinisk kompetanse og pedagogisk tilfredshet.J Korea Academic and Industrial Cooperation Association.2020;21(8):107–14.
Diekmann P, Thorgeirsen K, Kvindesland SA, Thomas L, Bushell W, Langley Ersdal H. Using modeling to prepare and improve responses to infectious disease outbreaks such as COVID-19: Practice tips and resources from Norway, Denmark and Great Britain.Avansert modellering.2020;5(1):1–0.
Liose L, Lopreiato J, grunnlegger D, Chang TP, Robertson JM, Anderson M, Diaz DA, Spain AE, redaktører.(Associated Editor) og Terminology and Concepts Working Group, Dictionary of Healthcare Modeling – Second Edition.Rockville, MD: Agency for Healthcare Research and Quality.Januar 2020: 20-0019.
Brooks A, Brachman S, Capralos B, Nakajima A, Tyerman J, Jain L, Salvetti F, Gardner R, Minehart R, Bertagni B. Augmented reality for healthcare simulation.Siste fremskritt innen virtuelle pasientteknologier for inkluderende velvære.Gamifisering og simulering.2020;196:103–40.
Alamrani MH, Alammal KA, Alqahtani SS, Salem OA En sammenligning av effektene av simulering og tradisjonelle undervisningsmetoder på kritisk tenkning og selvtillit hos sykepleierstudenter.J Forskningssenter for sykepleie.2018;26(3):152–7.
Kiernan LK Vurdere evne og selvtillit ved hjelp av simuleringsteknikker.Omsorg.2018;48(10):45.
Innleggstid: Jan-08-2024