Uygulayıcılar uygun, güvenli klinik kararlar almak ve uygulama hatalarından kaçınmak için etkili klinik akıl yürütme becerilerine sahip olmalıdır. Kötü gelişmiş klinik akıl yürütme becerileri, özellikle yoğun bakım ve acil durum departmanlarında hasta güvenliğini tehlikeye atabilir ve bakım veya tedaviyi geciktirebilir. Simülasyon tabanlı eğitim, hasta güvenliğini korurken klinik akıl yürütme becerilerini geliştirmek için bir bilgilendirme yöntemi olarak bir simülasyonun ardından yansıtıcı öğrenme konuşmaları kullanır. Bununla birlikte, klinik akıl yürütmenin çok boyutlu doğası, potansiyel bilişsel aşırı yükleme riski ve ileri ve analitik olmayan (sezgisel) klinik akıl yürütme süreçlerinin ileri ve genç simülasyon katılımcıları tarafından farklı kullanımı nedeniyle, Bir bilgilendirme yöntemi olarak simülasyondan sonra grup yansıtıcı öğrenme konuşmalarına girerek klinik akıl yürütmeyi optimize etmek için deneyim, yetenekler, bilgi akışı ve hacmi ile ilgili faktörleri ve vaka karmaşıklığını göz önünde bulundurun. Amacımız, klinik akıl yürütme optimizasyonunun başarısını etkileyen birçok faktörü dikkate alan simülasyon sonrası yansıtıcı öğrenme diyaloğu modelinin gelişimini tanımlamaktır.
Doktorlar, hemşireler, araştırmacılar, eğitimciler ve hasta temsilcilerinden oluşan ortak tasarım bir çalışma grubu (n = 18), simülasyonu bilgilendirmek için simülasyon sonrası yansıtıcı öğrenme diyalog modelini birlikte geliştirmek için birbirini izleyen atölyelerle işbirliği yaptı. Ortak tasarım çalışma grubu, modeli teorik ve kavramsal bir süreç ve çok fazlı akran incelemesi yoluyla geliştirdi. Plus/eksi değerlendirme araştırmasının ve Bloom'un taksonomisinin paralel entegrasyonunun, simülasyon katılımcılarının simülasyon faaliyetlerine katılırken klinik akıl yürütmesini optimize ettiğine inanılmaktadır. Modelin yüz geçerliliğini ve içerik geçerliliğini oluşturmak için içerik geçerlilik dizin (CVI) ve içerik geçerlilik oranı (CVR) yöntemleri kullanıldı.
Simülasyon sonrası bir yansıtıcı öğrenme diyalog modeli geliştirildi ve test edildi. Model, işlenmiş örnekler ve komut dosyası rehberliği ile desteklenmektedir. Modelin yüzü ve içerik geçerliliği değerlendirildi ve doğrulandı.
Yeni ortak tasarım modeli, çeşitli modelleme katılımcılarının beceri ve yeteneklerini, bilgi akışını ve hacmini ve modelleme vakalarının karmaşıklığını dikkate alarak oluşturuldu. Bu faktörlerin grup simülasyon faaliyetlerine katılırken klinik muhakemeyi optimize ettiği düşünülmektedir.
Klinik akıl yürütme, sağlık hizmetlerinde klinik uygulamanın temeli [1, 2] ve klinik yeterliliğin önemli bir unsuru olarak kabul edilir [1, 3, 4]. Uygulayıcıların karşılaştıkları her klinik durum için en uygun müdahaleyi tanımlamak ve uygulamak için kullandıkları yansıtıcı bir süreçtir [5, 6]. Klinik akıl yürütme, bir hasta hakkında bilgi toplamak ve analiz etmek, bu bilginin önemini değerlendirmek ve alternatif eylem kurslarının değerini belirlemek için resmi ve gayri resmi düşünme stratejileri kullanan karmaşık bir bilişsel süreç olarak tanımlanır [7, 8]. Doğru hasta için doğru eylemi doğru zamanda ve doğru nedenden ötürü gerçekleştirmek için ipuçlarını toplama, bilgi işleme ve hastanın sorununu anlama yeteneğine bağlıdır [9, 10].
Tüm sağlık hizmeti sağlayıcıları, yüksek belirsizlik koşullarında karmaşık kararlar verme ihtiyacı ile karşı karşıyadır [11]. Eleştirel bakım ve acil bakım uygulamalarında, klinik durumlar ve acil durumlar, anında yanıt ve müdahalenin hayat kurtarmak ve hasta güvenliğini sağlamak için kritik öneme sahip olduğu durumlarda ortaya çıkar [12]. Kritik bakım uygulamalarında zayıf klinik akıl yürütme becerileri ve yeterliliği, daha yüksek klinik hatalar, bakım veya tedavi gecikmeleri [13] ve hasta güvenliği riskleri [14,15,16] ile ilişkilidir. Pratik hatalardan kaçınmak için, uygulayıcılar güvenli ve uygun kararlar almak için yetkin olmalı ve etkili klinik akıl yürütme becerilerine sahip olmalıdır [16, 17, 18]. Analitik olmayan (sezgisel) akıl yürütme süreci, profesyonel uygulayıcılar tarafından tercih edilen hızlı süreçtir. Buna karşılık, analitik (hipotetik-tümdengelim) akıl yürütme süreçleri doğal olarak daha yavaş, daha kasıtlı ve daha az deneyimli uygulayıcılar tarafından daha sık kullanılır [2, 19, 20]. Sağlık klinik ortamının karmaşıklığı ve potansiyel uygulama hatası riski göz önüne alındığında [14,15,16], simülasyon tabanlı eğitim (SBE) genellikle uygulayıcılara yetkinlik ve klinik akıl yürütme becerileri geliştirme fırsatları sağlamak için kullanılır. Güvenli ortam ve hasta güvenliğini korurken çeşitli zorlu vakalara maruz kalma [21, 22, 23, 24].
Sağlıkta Simülasyon Derneği (SSH), simülasyonu “insanların uygulama, eğitim, değerlendirme, test veya insan sistemlerinin anlaşılması amacıyla gerçek hayat olaylarının temsillerini yaşadıkları bir durum veya ortam yaratan bir teknoloji olarak tanımlar veya davranış." [23] İyi yapılandırılmış simülasyon seansları, katılımcılara güvenlik risklerini azaltırken [24,25] ve hedeflenen öğrenme fırsatları yoluyla klinik akıl yürütme uygularken klinik durumları simüle eden senaryolara dalma fırsatı sunar [21,24,26,27,28] SBE, saha klinik deneyimlerini geliştirir ve öğrencileri gerçek hasta bakım ortamlarında yaşamamış olabilecekleri klinik deneyimlere maruz bırakır [24, 29]. Bu, tehdit edici olmayan, suçsuz, denetimli, güvenli, düşük riskli bir öğrenme ortamıdır. Bilgi, klinik beceriler, yetenekler, eleştirel düşünme ve klinik akıl yürütmenin gelişimini teşvik eder [22,29,30,31] ve sağlık profesyonellerinin bir durumun duygusal stresini aşmasına yardımcı olabilir, böylece öğrenme yeteneğini geliştirebilir [22, 27, 28] . , 30, 32].
SBE yoluyla klinik akıl yürütme ve karar verme becerilerinin etkili gelişimini desteklemek için, simülasyon sonrası bilgilendirme sürecinin tasarımına, şablonuna ve yapısına dikkat edilmelidir [24, 33, 34, 35]. Simülasyon sonrası yansıtıcı öğrenme konuşmaları (RLC), katılımcıların ekip çalışması bağlamında akran desteğinin ve grup düşünmesinin gücünü yansıtmalarına, eylemleri açıklamalarına ve kullanmalarına yardımcı olmak için bir bilgilendirme tekniği olarak kullanılmıştır [32, 33, 36]. Grup RLC'lerinin kullanımı, özellikle katılımcıların değişen yetenekleri ve kıdem düzeyleri ile ilgili olarak, az gelişmiş klinik akıl yürütme riskini taşır. İkili süreç modeli, klinik akıl yürütmenin çok boyutlu doğasını ve kıdemli uygulayıcıların analitik olmayan (sezgisel) akıl yürütme süreçlerini kullanma eğiliminde analitik (hipotetik-sonuç) akıl yürütme süreçlerini kullanma eğilimindeki farklılıkları tanımlar [34, 37]. ]. Bu ikili akıl yürütme süreçleri, optimal akıl yürütme süreçlerini farklı durumlara uyarlamanın zorluğunu içerir ve aynı modelleme grubunda kıdemli ve genç katılımcılar olduğunda analitik ve analitik olmayan yöntemlerin nasıl etkili bir şekilde kullanılacağı belirsiz ve tartışmalıdır. Lise ve çeşitli yetenekler ve deneyim seviyelerine sahip ortaokul öğrencileri, değişen karmaşıklıktan oluşan simülasyon senaryolarına katılırlar [34, 37]. Klinik akıl yürütmenin çok boyutlu doğası, özellikle uygulayıcılar değişen vaka karmaşıklığı ve kıdem düzeylerine sahip grup SBE'lerine katıldıklarında, az gelişmiş klinik akıl yürütme ve bilişsel aşırı yükleme riski ile ilişkilidir [38]. RLC kullanan bir dizi bilgilendirme modeli olmasına rağmen, bu modellerin hiçbirinin klinik akıl yürütme becerilerinin geliştirilmesine odaklanarak, deneyim, yetkinlik, akış ve hacim dikkate alınarak tasarlanmadığını ve Modelleme Karmaşıklık Faktörleri [38]. ]. , 39]. Tüm bunlar, klinik muhakemeyi optimize etmek için çeşitli katkıları ve etkileyen faktörleri dikkate alan yapılandırılmış bir modelin geliştirilmesini gerektirirken, simülasyon sonrası RLC'yi bir raporlama yöntemi olarak dahil etmektedir. Simülasyon sonrası bir RLC'nin işbirlikçi tasarımı ve geliştirilmesi için teorik ve kavramsal olarak yönlendirilmiş bir süreci tanımlıyoruz. Optimize edilmiş klinik akıl yürütme gelişimi elde etmek için çok çeşitli kolaylaştırıcı ve etkileyen faktörleri göz önünde bulundurarak SBE'ye katılım sırasında klinik akıl yürütme becerilerini optimize etmek için bir model geliştirilmiştir.
RLC simülasyon sonrası modeli, mevcut modellere ve klinik akıl yürütme, yansıtıcı öğrenme, eğitim ve simülasyon teorilerine dayanarak işbirliği içinde geliştirilmiştir. Modeli ortaklaşa geliştirmek için, 10 yoğun bakım hemşiresi, bir yoğunlaştırıcı ve daha önce hastaneye yatırılan hastaların üç temsilcisinden oluşan işbirlikçi bir çalışma grubu (n = 18) oluşturulmuştur. Bir yoğun bakım ünitesi, 2 araştırma görevlisi ve 2 kıdemli hemşire eğitimcisi. Bu ortak tasarım inovasyonu, ya önerilen modelin geliştirilmesinde yer alan sağlık profesyonelleri veya hastalar gibi diğer paydaşlar olan sağlık uzmanları, sağlık hizmetlerinde gerçek dünya deneyimi olan paydaşlar arasında akran işbirliği yoluyla tasarlanmış ve geliştirilmiştir [40,41,42]. Hasta temsilcilerinin ortak tasarım sürecine dahil edilmesi, programın nihai amacı hasta bakımını ve güvenliğini artırmak olduğu için sürece daha fazla değer katabilir [43].
Çalışma grubu, modelin yapısını, süreçlerini ve içeriğini geliştirmek için altı 2-4 saatlik çalıştay gerçekleştirdi. Çalıştay tartışma, uygulama ve simülasyon içerir. Modelin unsurları, bir dizi kanıta dayalı kaynak, model, teoriye ve çerçeveye dayanmaktadır. Bunlar şunları içerir: yapılandırmacı öğrenme teorisi [44], çift döngü kavramı [37], klinik akıl yürütme döngüsü [10], takdir sorgulama (AI) yöntemi [45] ve raporlama artı/delta yöntemi [46]. Model, Uluslararası Hemşireler Derneği'nin klinik ve simülasyon eğitimi için INACSL bilgilendirme süreci standartlarına dayanarak işbirliği içinde geliştirilmiştir [36] ve kendi kendini açıklayıcı bir model oluşturmak için işlenmiş örneklerle birleştirilmiştir. Model dört aşamada geliştirilmiştir: simülasyondan sonra yansıtıcı öğrenme diyaloğuna hazırlık, yansıtıcı öğrenme diyalogunun başlatılması, analiz/yansıma ve bilgilendirme (Şekil 1). Her aşamanın detayları aşağıda tartışılmıştır.
Modelin hazırlık aşaması, katılımcıları bir sonraki aşamaya psikolojik olarak hazırlamak ve psikolojik güvenliği sağlarken aktif katılımlarını ve yatırımlarını arttırmak için tasarlanmıştır [36, 47]. Bu aşama amaç ve hedeflere giriş; Beklenen RLC süresi; RLC sırasında kolaylaştırıcı ve katılımcıların beklentileri; saha yönü ve simülasyon kurulumu; Öğrenme ortamında gizliliği sağlamak ve psikolojik güvenliği artırmak ve geliştirmek. RLC modelinin geliştirme öncesi aşamasında ortak tasarım çalışma grubundan aşağıdaki temsili yanıtlar dikkate alınmıştır. Katılımcı 7: “Birinci basamak hemşire uygulayıcısı olarak, bir senaryo bağlamı olmadan bir simülasyona katılıyor olsaydım ve daha yaşlı yetişkinler mevcuttu, psikolojik güvenliğimin olduğunu hissetmedikçe, simülasyon sonrası konuşmaya katılmaktan kaçınırım saygın. ve simülasyondan sonra konuşmalara katılmaktan kaçınacağım. "Korunmak ve hiçbir sonuç olmayacak." Katılımcı 4: “Odaklanmanın ve temel kurallar oluşturmanın simülasyondan sonra öğrencilere yardımcı olacağına inanıyorum. Yansıtıcı Öğrenme Konuşmalarına Aktif Katılım. ”
RLC modelinin ilk aşamaları, katılımcının duygularını araştırmak, altta yatan süreçleri tanımlamak ve senaryoyu teşhis etmek ve katılımcının olumlu ve olumsuz deneyimlerini listelemek, ancak analiz yapmayı içerir. Bu aşamadaki model, adayları kendiliğinden ve görev odaklı olmaya teşvik etmek ve zihinsel olarak derinlemesine analiz ve derinlemesine yansımaya hazırlanmak için oluşturulmuştur [24, 36]. Amaç, özellikle modelleme konusunda yeni olan ve beceri/konu ile daha önce hiçbir klinik deneyimi olmayanlar için bilişsel aşırı yükleme riskini azaltmaktır [48]. Katılımcılardan simüle edilmiş vakayı kısaca tanımlamalarını ve teşhis önerileri yapmalarını istemek, kolaylaştırıcının gruptaki öğrencilerin genişletilmiş analiz/yansıma aşamasına geçmeden önce vaka hakkında temel ve genel bir anlayışa sahip olmalarını sağlamasına yardımcı olacaktır. Ek olarak, bu aşamada katılımcıları duygularını simüle edilmiş senaryolarda paylaşmaya davet etmek, durumun duygusal stresinin üstesinden gelmelerine yardımcı olacak ve böylece öğrenmeyi geliştirecektir [24, 36]. Duygusal sorunların ele alınması, RLC kolaylaştırıcısının katılımcıların duygularının bireysel ve grup performansını nasıl etkilediğini anlamasına yardımcı olacaktır ve bu, yansıma/analiz aşamasında eleştirel olarak tartışılabilir. Plus/delta yöntemi, yansıma/analiz aşaması için hazırlık ve belirleyici bir adım olarak modelin bu aşamasına yerleştirilmiştir [46]. Plus/Delta yaklaşımını kullanarak, hem katılımcılar hem de öğrenciler, modelin yansıma/analiz aşaması sırasında noktaya kadar tartışılabilen simülasyonun gözlemlerini, duygularını ve deneyimlerini işleyebilir/listeleyebilir [46]. Bu, katılımcıların klinik akıl yürütmeyi optimize etmek için hedeflenmiş ve öncelikli öğrenme fırsatları yoluyla üstbilişsel bir devlet elde etmelerine yardımcı olacaktır [24, 48, 49]. RLC modelinin ilk gelişimi sırasında ortak tasarım çalışma grubundan aşağıdaki temsili yanıtlar dikkate alınmıştır. Katılımcı 2: “Bence daha önce YBÜ'ye kabul edilen bir hasta olarak, simüle edilen öğrencilerin duygularını ve duygularını düşünmemiz gerektiğini düşünüyorum. Bu sorunu gündeme getiriyorum çünkü kabul sırasında, özellikle kritik bakım uygulayıcıları arasında yüksek seviyelerde stres ve kaygı gözlemledim. ve acil durumlar. Bu model, deneyimi simüle etmekle ilişkili stres ve duyguları dikkate almalıdır. ” Katılımcı 16: “Benim için bir öğretmen olarak, artı/delta yaklaşımını kullanmayı çok önemli buluyorum, böylece öğrencilerin simülasyon senaryosu sırasında karşılaştıkları iyi şeylerden ve ihtiyaçlardan bahsederek aktif olarak katılmaları teşvik ediliyor. İyileştirme alanları. "
Modelin önceki aşamaları kritik olmasına rağmen, analiz/yansıma aşaması klinik akıl yürütmenin optimizasyonunu sağlamak için en önemlisidir. Modellenen konuların klinik deneyimine, yetkinliklerine ve etkisine dayanan gelişmiş analiz/sentez ve derinlemesine analiz sağlamak için tasarlanmıştır; RLC işlemi ve yapısı; bilişsel aşırı yüklenmeyi önlemek için sağlanan bilgi miktarı; Yansıtıcı soruların etkili kullanımı. Öğrenci merkezli ve aktif öğrenme elde etmek için yöntemler. Bu noktada, klinik deneyim ve simülasyon konularına aşinalık, farklı deneyim ve yetenek seviyelerini karşılamak için üç bölüme ayrılır: Birincisi: Önceki Klinik Profesyonel Deneyimi Yok/Simülasyon Konularına Önce Maruz Kalma Yok, İkinci: Klinik Mesleki Deneyim, Bilgi ve Beceriler/ hiçbiri. Modelleme konularına daha önce maruz kalma. Üçüncüsü: Klinik mesleki deneyim, bilgi ve beceriler. Modelleme konularına profesyonel/daha önce maruz kalma. Sınıflandırma, aynı grup içinde farklı deneyimlere ve yetenek seviyelerine sahip insanların ihtiyaçlarını karşılamak için yapılır, böylece daha az deneyimli uygulayıcıların analitik olmayan akıl yürütme becerilerini kullanma eğilimiyle analitik akıl yürütme eğilimini dengelemek için yapılır [19, 20, 34]. , 37]. RLC süreci klinik akıl yürütme döngüsü [10], yansıtıcı modelleme çerçevesi [47] ve deneyimsel öğrenme teorisi [50] etrafında yapılandırılmıştır. Bu bir dizi süreçle elde edilir: yorumlama, farklılaşma, iletişim, çıkarım ve sentez.
Bilişsel aşırı yükten kaçınmak için, katılımcıların kendine güven elde etmek için yansıtmaları, analiz etmesi ve sentezlenmesi için yeterli zaman ve fırsatlarla öğrenci merkezli ve yansıtıcı bir konuşma sürecini teşvik etmek düşünülmüştür. RLC sırasında bilişsel süreçler, çift döngü çerçevesine [37] ve bilişsel yük teorisine [48] dayanan konsolidasyon, onay, şekillendirme ve konsolidasyon süreçleri ile ele alınmaktadır. Yapılandırılmış bir diyalog sürecine sahip olmak ve hem deneyimli hem de deneyimsiz katılımcıları dikkate alarak yansıma için yeterli zaman sağlamak, özellikle katılımcıların değişen önceki deneyimleri, maruziyetleri ve yetenek seviyeleri olan karmaşık simülasyonlarda bilişsel yük riskini azaltacaktır. Sahneden sonra. Modelin yansıtıcı sorgulama tekniği Bloom'un taksonomik modeline [51] ve takdir edici sorgulama (AI) yöntemlerine [45] dayanmaktadır; Bilgiye dayalı sorularla başlayarak sorular sorun. ve akıl yürütme ile ilgili becerileri ve sorunları ele almak. Bu sorgulama tekniği, aktif katılımcı katılımını ve ilerici düşünmeyi daha az bilişsel aşırı yük riski ile teşvik ederek klinik akıl yürütmenin optimizasyonunu geliştirecektir. RLC model gelişiminin analiz/yansıtma aşaması sırasında ortak tasarım çalışma grubundan aşağıdaki temsili yanıtlar dikkate alınmıştır. Katılımcı 13: “Bilişsel aşırı yükten kaçınmak için, simülasyon sonrası öğrenme konuşmalarına katılırken bilgi miktarını ve akışını göz önünde bulundurmalıyız ve bunu yapmak için öğrencilere temelleri yansıtmak ve başlamak için yeterli zaman vermenin kritik olduğunu düşünüyorum. . Bilgi. Konuşmaları ve becerileri başlatır, daha sonra üstbiliş sağlamak için daha yüksek bilgi ve beceri seviyelerine geçer. ” Katılımcı 9: “Bloom'un taksonomi modelini kullanarak takdir sorgulama (AI) teknikleri ve yansıtıcı sorgulamanın sorgulama yöntemlerinin, bilişsel aşırı yükleme riskini azaltırken aktif öğrenme ve öğrenci merkezliliği teşvik edeceğine inanıyorum.” Modelin bilgilendirme aşaması, RLC sırasında ortaya çıkan öğrenme noktalarını özetlemeyi ve öğrenme hedeflerinin gerçekleştirilmesini sağlamayı amaçlamaktadır. Katılımcı 8: “Hem öğrenci hem de kolaylaştırıcının uygulamaya geçerken dikkate alınması gereken en önemli temel fikirler ve temel yönler üzerinde anlaşması çok önemlidir.”
Protokol numaraları (MRC-01-22-117) ve (HSK/PGR/UH/04728) altında etik onay elde edildi. Model, modelin kullanılabilirliğini ve pratikliğini değerlendirmek için üç profesyonel yoğun bakım simülasyonu kursunda test edilmiştir. Modelin yüz geçerliliği, görünüm, dilbilgisi ve süreçle ilgili sorunları düzeltmek için bir ortak tasarım çalışma grubu (n = 18) ve eğitim direktörleri (n = 6) olarak görev yapan eğitim uzmanları tarafından değerlendirildi. Yüz geçerliliğinden sonra, içerik geçerliliği, Amerikan Hemşireler Kimlik Doğrulama Merkezi (ANCC) tarafından sertifikalandırılan ve eğitim planlamacıları olarak hizmet veren kıdemli hemşire eğitimcileri (n = 6) tarafından belirlendi ve (n = 6) 10 yıldan fazla eğitim ve öğretim deneyimi. İş deneyimi değerlendirme eğitim direktörleri (n = 6) tarafından gerçekleştirilmiştir. Modelleme deneyimi. İçerik geçerliliği, içerik geçerlilik oranı (CVR) ve içerik geçerlilik dizin (CVI) kullanılarak belirlendi. CVI tahmin etmek için Lawshe yöntemi [52] kullanıldı ve CVR'yi tahmin etmek için Waltz ve Bausell [53] yöntemi kullanıldı. CVR projeleri gerekli, kullanışlı, ancak gerekli veya isteğe bağlıdır. CVI, 1 = alakalı olmayan, 2 = biraz alakalı, 3 = alakalı ve 4 = çok alakalı olan, alaka, basitlik ve netliğe göre dört puanlık bir ölçekte puanlanır. Yüz ve içerik geçerliliğini doğruladıktan sonra, pratik atölyelere ek olarak, modeli kullanacak öğretmenler için oryantasyon ve oryantasyon oturumları yapılmıştır.
Çalışma grubu, yoğun bakım ünitelerine SBE'ye katılım sırasında klinik akıl yürütme becerilerini optimize etmek için simülasyon sonrası bir RLC modelini geliştirip test edebildi (Şekil 1, 2 ve 3). CVR = 1.00, CVI = 1.00, uygun yüz ve içerik geçerliliğini yansıtır [52, 53].
Model, aynı veya farklı deneyim, bilgi ve kıdeme sahip katılımcılar için heyecan verici ve zorlu senaryoların kullanıldığı Grup SBE için oluşturuldu. RLC kavramsal modeli INACSL uçuş simülasyon analizi standartlarına göre geliştirilmiştir [36] ve işlenmiş örnekler de dahil olmak üzere öğrenci merkezli ve kendi kendini açıklayıcıdır (Şekil 1, 2 ve 3). Model, modelleme standartlarını karşılamak için kasıtlı olarak geliştirildi ve dört aşamaya bölündü: brifing ile başlayarak, ardından yansıtıcı analiz/sentez ve bilgi ve özet ile bitiyor. Bilişsel aşırı yükleme riskinden kaçınmak için, modelin her aşaması bir sonraki aşama için bir ön koşul olarak tasarlanmıştır [34].
Kıdemli ve grup uyum faktörlerinin RLC'ye katılım üzerindeki etkisi daha önce incelenmemiştir [38]. Simülasyon uygulamasında çift döngü ve bilişsel aşırı yük teorisinin pratik kavramları dikkate alındığında [34, 37], aynı simülasyon grubundaki katılımcıların farklı deneyimlerine ve yetenek seviyelerine sahip grup SBE'ye katılmanın bir zorluk olduğunu düşünmek önemlidir. Bilgi hacminin, öğrenmenin akışı ve yapısının ihmal edilmesi ve hem lise hem de ortaokul öğrencileri tarafından hızlı ve yavaş bilişsel süreçlerin eşzamanlı olarak kullanılması potansiyel bir bilişsel aşırı yük riski oluşturmaktadır [18, 38, 46]. Az gelişmiş ve/veya yetersiz klinik akıl yürütmeyi önlemek için RLC modelini geliştirirken bu faktörler dikkate alınmıştır [18, 38]. RLC'nin farklı düzeyde kıdem ve yeterlilikle yürütülmesinin kıdemli katılımcılar arasında hakimiyet etkisine neden olduğunu dikkate almak önemlidir. Bunun nedeni, ileri düzey katılımcıların temel kavramları öğrenmekten kaçınma eğilimindedir, bu da genç katılımcıların üstbiliş yapmaları ve üst düzey düşünme ve akıl yürütme süreçlerine girmeleri için kritik öneme sahiptir [38, 47]. RLC modeli, takdir soruşturması ve delta yaklaşımı yoluyla kıdemli ve genç hemşirelerle uğraşmak için tasarlanmıştır [45, 46, 51]. Bu yöntemler kullanılarak, değişen yetenekleri ve deneyim seviyeleri olan kıdemli ve genç katılımcıların görüşleri öğeye göre sunulacak ve bilgilendirme moderatör ve ortak moderatörler tarafından yansıtıcı bir şekilde tartışılacaktır [45, 51]. Simülasyon katılımcılarının girdisine ek olarak, bilgilendirme kolaylaştırıcısı, tüm kolektif gözlemlerin her bir öğrenme momentini kapsamlı bir şekilde kapsadığını ve böylece klinik muhakemeyi optimize etmek için üstbilimi artırmasını sağlamak için girdilerini ekler [10].
RLC modelini kullanan bilgi akışı ve öğrenme yapısı, sistematik ve çok aşamalı bir işlemle ele alınır. Bu, kolaylaştırıcıların bilgilendirilmesine yardımcı olmak ve her katılımcının bir sonraki aşamaya geçmeden önce her aşamada net ve güvenle konuşmasını sağlamaktır. Moderatör, tüm katılımcıların katıldığı yansıtıcı tartışmaları başlatabilecek ve değişen kıdem ve yetenek seviyelerine katılanların bir sonraki bölüme geçmeden önce her bir tartışma noktası için en iyi uygulamalar üzerinde anlaşmaya vardıkları bir noktaya ulaşabilecek [38]. Bu yaklaşımı kullanmak, deneyimli ve yetkin katılımcıların katkılarını/gözlemlerini paylaşmalarına yardımcı olurken, daha az deneyimli ve yetkin katılımcıların katkıları/gözlemleri değerlendirilecek ve tartışılacaktır [38]. Bununla birlikte, bu hedefe ulaşmak için, kolaylaştırıcılar tartışmaları dengeleme ve kıdemli ve genç katılımcılar için eşit fırsatlar sunma zorluğuyla yüzleşmek zorunda kalacaklar. Bu amaçla, model anket metodolojisi, değerlendirme anketini ve katkı/delta yöntemini birleştiren Bloom'un taksonomik modeli kullanılarak kasıtlı olarak geliştirilmiştir [45, 46, 51]. Bu teknikleri kullanmak ve odak soruları/yansıtıcı tartışmalar hakkında bilgi ve anlayışla başlamak, daha az deneyimli katılımcıları tartışmaya katılmaya ve aktif olarak katılmaya teşvik edecektir, bundan sonra kolaylaştırıcı yavaş yavaş soruların/tartışmaların daha yüksek bir değerlendirme ve sentezine geçecektir. her iki tarafın da yaşlılara ve gençlere katılımcılara klinik beceriler veya simüle edilmiş senaryolar ile önceki deneyimlerine ve deneyimlerine dayanarak eşit bir fırsata sahip olması gerekir. Bu yaklaşım, daha az deneyimli katılımcıların daha deneyimli katılımcıların paylaştığı deneyimlere ve bilgilendirme kolaylaştırıcısının girdilerinden aktif olarak katılmalarına ve faydalanmasına yardımcı olacaktır. Öte yandan, model sadece farklı katılımcı yetenekleri ve deneyim seviyelerine sahip SBES için değil, aynı zamanda benzer deneyim ve yetenek seviyelerine sahip SBE grubu katılımcıları için tasarlanmıştır. Model, bilgiye ve anlayışa odaklanmadan öğrenme hedeflerine ulaşmak için sentez ve değerlendirmeye odaklanmaya kadar grubun düzgün ve sistematik bir hareketini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Model yapısı ve süreçleri, farklı ve eşit yeteneklere ve deneyim seviyelerine sahip modelleme gruplarına uyacak şekilde tasarlanmıştır.
Buna ek olarak, RLC ile birlikte sağlık hizmetlerinde SBE, uygulayıcılarda klinik akıl yürütme ve yeterlilik geliştirmek için kullanılsa da [22,30,38], ancak, özellikle bilişsel aşırı yükün vaka karmaşıklığı ve potansiyel riskleri ile ilgili dikkate alınmalıdır, özellikle de ilgili faktörler dikkate alınmalıdır. Katılımcılar SBE senaryolarını içerdiklerinde, derhal müdahale ve kritik karar alma gerektiren son derece karmaşık, kritik hastaları simüle ettiklerinde [2,18,37,38,47,48]. Bu amaçla, hem deneyimli hem de daha az deneyimli katılımcıların, SBE'ye katılırken analitik ve analitik olmayan akıl yürütme sistemleri arasında eşzamanlı olarak geçiş yapma eğilimini dikkate almak ve hem daha eski hem de daha genç ve daha genç bir yaklaşım oluşturma eğilimini dikkate almak önemlidir. Öğrenciler öğrenme sürecine aktif olarak katılacaklardır. Bu nedenle, model, sunulan simüle edilmiş vakanın karmaşıklığına bakılmaksızın, kolaylaştırıcı, hem üst düzey hem de genç katılımcıların bilgi ve arka plan anlayışının yönlerinin önce ve daha sonra yavaş yavaş ve refleks olarak geliştirilmesini sağlamalıdır. Analizi kolaylaştırın. sentez ve anlayış. değerlendirme yönü. Bu, genç öğrencilerin öğrendiklerini inşa etmelerine ve pekiştirmelerine yardımcı olacak ve daha yaşlı öğrencilerin yeni bilgileri sentezlemelerine ve geliştirmelerine yardımcı olacaktır. Bu, her katılımcının önceki deneyimini ve yeteneklerini dikkate alarak akıl yürütme sürecinin gereksinimlerini karşılayacak ve lise ve ortaokul öğrencilerinin analitik ve analitik olmayan akıl yürütme sistemleri arasında aynı anda hareket etme eğilimini ele alan genel bir formata sahip olacaktır. Klinik muhakemenin optimizasyonunu sağlamak.
Ek olarak, simülasyon kolaylaştırıcıları/bilgilendiricileri simülasyon bilgilendirme becerilerine hakim olmakta zorluk çekebilirler. Bilişsel bilgilendirme senaryolarının kullanımının, komut dosyalarının kullanmayanlara kıyasla kolaylaştırıcıların bilgi edinimini ve davranışsal becerilerini geliştirmede etkili olduğuna inanılmaktadır [54]. Senaryolar, özellikle de bilgilendirme deneyimlerini pekiştiren öğretmenler için öğretmenlerin modelleme çalışmalarını kolaylaştırabilecek ve bilgilendirme becerilerini geliştirebilecek bilişsel bir araçtır [55]. Daha fazla kullanılabilirlik elde edin ve kullanıcı dostu modeller geliştirin. (Şekil 2 ve Şekil 3).
Plus/delta, takdir anketi ve Bloom'un taksonomi anket yöntemlerinin paralel entegrasyonu henüz mevcut simülasyon analizi ve rehberli yansıma modellerinde henüz ele alınmamıştır. Bu yöntemlerin entegrasyonu, bu yöntemlerin klinik akıl yürütme ve öğrenci merkezliliğinin optimizasyonunu elde etmek için tek bir formatta entegre edildiği RLC modelinin yeniliğini vurgulamaktadır. Tıp eğitimcileri, katılımcıların klinik akıl yürütme yeteneklerini geliştirmek ve optimize etmek için RLC modelini kullanarak grup SBE modellemesinden yararlanabilirler. Modelin senaryoları, eğitimcilerin yansıtıcı bilgilendirme sürecinde ustalaşmalarına ve kendinden emin ve yetkin bilgilendirme kolaylaştırıcıları olma becerilerini güçlendirmelerine yardımcı olabilir.
SBE, manken tabanlı SBE, görev simülatörleri, hasta simülatörleri, standart hastalar, sanal ve artırılmış gerçeklik dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birçok farklı yöntem ve teknik içerebilir. Raporlamanın önemli modelleme kriterlerinden biri olduğu düşünüldüğünde, simüle edilmiş RLC modeli bu modlar kullanılırken bir raporlama modeli olarak kullanılabilir. Ayrıca, model hemşirelik disiplini için geliştirilmiş olmasına rağmen, meslekler arası sağlık hizmetlerinde kullanım potansiyeline sahiptir ve bu da RLC modelini meslekler arası eğitim için test etmek için gelecekteki araştırma girişimlerine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.
SBE yoğun bakım ünitelerinde hemşirelik bakımı için simülasyon sonrası bir RLC modelinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi. Diğer sağlık disiplinlerinde ve meslekler arası SBE'de kullanım için modelin genelleştirilebilirliğini arttırmak için modelin gelecekteki değerlendirilmesi/doğrulanması önerilmektedir.
Model, teori ve konsepte dayanan ortak bir çalışma grubu tarafından geliştirilmiştir. Modelin geçerliliğini ve genelleştirilebilirliğini artırmak için, karşılaştırmalı çalışmalar için gelişmiş güvenilirlik önlemlerinin kullanılması gelecekte düşünülebilir.
Uygulama hatalarını en aza indirmek için, uygulayıcılar güvenli ve uygun klinik karar verme sağlamak için etkili klinik akıl yürütme becerilerine sahip olmalıdır. SBE RLC'yi bilgilendirme tekniği olarak kullanmak, klinik akıl yürütme geliştirmek için gerekli bilgi ve pratik becerilerin gelişimini teşvik eder. Bununla birlikte, önceki deneyim ve maruz kalma, yetenek, hacim ve bilgi akışındaki değişiklikler ve simülasyon senaryolarının karmaşıklığı ile ilgili klinik akıl yürütmenin çok boyutlu doğası, klinik akıl yürütmenin aktif olarak aktif olabileceği simülasyon sonrası RLC modellerinin geliştirilmesinin önemini vurgulamaktadır. ve etkili bir şekilde uygulandı. yetenekler. Bu faktörlerin göz ardı edilmesi, az gelişmiş ve yetersiz klinik akıl yürütmeye neden olabilir. RLC modeli, grup simülasyon faaliyetlerine katılırken klinik muhakemeyi optimize etmek için bu faktörleri ele almak için geliştirilmiştir. Bu hedefe ulaşmak için, model aynı anda artı/eksi değerlendirme sorgulamasını ve Bloom'un taksonomisinin kullanımını entegre eder.
Mevcut çalışma sırasında kullanılan ve/veya analiz edilen veri kümeleri, makul istek üzerine ilgili yazardan temin edilebilir.
Daniel M, Rencic J, Durning SJ, Holmbo E, Santen SA, Lang W, Ratcliffe T, Gordon D, Heist B, Lubarski S, Estrada KA. Klinik akıl yürütmeyi değerlendirmek için yöntemler: İnceleme ve uygulama önerilerini. Tıp Bilimleri Akademisi. 2019; 94 (6): 902–12.
Young Me, Thomas A., Lubarsky S., Gordon D., Gruppen LD, Rench J., Ballard T., Holmboe E., Da Silva A., Ratcliffe T., Schuwirth L. : bir kapsam incelemesi. BMC Tıp Eğitimi. 2020; 20 (1): 1-1.
Guerrero JG. Hemşirelik Uygulaması Akıl Yürütme Modeli: Klinik Akıl Yürütme Sanatı ve Bilimi, Karar Verme ve Hemşirelikte Yargı. Hemşirenin günlüğünü açın. 2019; 9 (2): 79-88.
Almomani E, Alraouch T, Saada O, Al Nsour A, Kamble M, Samuel J, Atallah K, Mustafa E. Katar Medical Journal. 2020; 2019; 1 (1): 64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, De Faria RM, Maria JP, Schmidt HG Öğrencilerin teşhis becerileri klinik vakalarla pratikten nasıl yararlanır? Yapılandırılmış yansımanın aynı ve yeni bozuklukların gelecekteki tanıları üzerindeki etkileri. Tıp Bilimleri Akademisi. 2014; 89 (1): 121–7.
Tutticci N, Theobald KA, Ramsbotham J, Johnston S. Hemşire Eğitim Uygulaması 2022 Ocak 20: 103301.
Edwards I, Jones M, Carr J, Braunack-Meyer A, Jensen GM. Fizik Tedavide Klinik Akıl Yürütme Stratejileri. Fizyoterapi. 2004; 84 (4): 312-30.
Kuiper R, Pesut D, Kautz D. Tıp öğrencilerinde klinik akıl yürütme becerilerinin kendi kendini düzenlemesinin teşvik edilmesi. Açık Dergi Hemşiresi 2009; 3: 76.
Levett-Jones T, Hoffman K, Dempsey J, Jeon SY, Noble D, Norton KA, Roche J, Hickey N. Klinik akıl yürütmenin “beş hakı”: klinik yeterlilik hemşirelik öğrencilerinin tanımlanması ve yönetilmesinde bir eğitim modeli, Risk hastaları. Bugün hemşirelik eğitimi. 2010; 30 (6): 515-20.
Brentnall J, Thackray D, Judd B. Tıp öğrencilerinin yerleştirme ve simülasyon ortamlarında klinik akıl yürütmesinin değerlendirilmesi: sistematik bir inceleme. Uluslararası Çevre Araştırmaları Dergisi, Halk Sağlığı. 2022; 19 (2): 936.
Chamberlain D, Pollock W, Fulbrook P. Kritik bakım hemşireliği için ACCCN standartları: sistematik bir inceleme, kanıt geliştirme ve değerlendirme. Acil Durum Avustralya. 2018; 31 (5): 292-302.
Cunha LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. Postanestezi bakımında klinik akıl yürütmede belirsizlik: karmaşık sağlık ortamlarında belirsizlik modellerine dayanan bütünleştirici bir inceleme. J Perioperatif Hemşire. 2022; 35 (2): E32-40.
Rivaz M, Tavakolinia M, Momennasab M. Kritik bakım hemşirelerinin mesleki uygulama ortamı ve hemşirelik sonuçları ile ilişkisi: Yapısal bir denklem modelleme çalışması. Scand J Caring Sci. 2021; 35 (2): 609–15.
Suvardianto H, Astuti VV, Yetkinlik. Hemşirelik ve Eleştirel Bakım Uygulamaları Kritik Bakım Birimi'nde (JSCC) öğrenci hemşireleri için dergi değişimi. Strada dergisi Ilmia Kesehatan. 2020; 9 (2): 686-93.
Liev B, Dejen Tilahun A, Kasyu T. Yoğun bakım ünitesi hemşireler arasında fiziksel değerlendirme ile ilişkili bilgi, tutum ve faktörler: Çok merkezli bir kesit çalışması. Kritik bakımda araştırma uygulaması. 2020; 9145105.
Sullivan J., Huill K., A. Elraush TA, Mathias J., Alkhetimi MO Pilot Bir Orta Doğu ülkesinin kültürel bağlamında hemşireler ve ebeler için bir yetkinlik çerçevesinin uygulanması. Hemşire Eğitim Uygulaması. 2021; 51: 102969.
Wang MS, Thor E, Hudson JN. Komut dosyası tutarlılık testlerinde yanıt sürecinin geçerliliğinin test edilmesi: Alt-seslendirme yaklaşımı. Uluslararası Tıp Eğitimi Dergisi. 2020; 11: 127.
Kang H, Kang Hy. Simülasyon eğitiminin klinik akıl yürütme becerileri, klinik yeterlilik ve eğitim memnuniyeti üzerindeki etkileri. J Kore Akademik ve Sanayi İşbirliği Derneği. 2020; 21 (8): 107-14.
Diekmann P, Thorgeirsen K, Kvindesland SA, Thomas L, Bushell W, Langley Ersdal H. Gelişmiş modelleme. 2020; 5 (1): 1-0.
Liose L, Lopreiato J, Kurucu D, Chang TP, Robertson JM, Anderson M, Diaz DA, İspanya AE, editörler. (Yardımcı Editör) ve Terminoloji ve Kavramlar Çalışma Grubu, Sağlık Modelleme Sözlüğü - İkinci Baskı. Rockville, MD: Sağlık Araştırma ve Kalitesi Ajansı. Ocak 2020: 20-0019.
Brooks A, Brachman S, Capralos B, Nakajima A, Tyerman J, Jain L, Salvetti F, Gardner R, Minehart R, Bertagni B. Sağlık hizmeti simülasyonu için artırılmış gerçeklik. Kapsayıcı refah için sanal hasta teknolojilerindeki son gelişmeler. Oyunlaştırma ve simülasyon. 2020; 196: 103-40.
Alamrani MH, Alammal KA, Alqahtani SS, Salem OA Simülasyon ve geleneksel öğretim yöntemlerinin hemşirelik öğrencilerinde eleştirel düşünme becerileri ve özgüven üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması. J Hemşirelik Araştırma Merkezi. 2018; 26 (3): 152–7.
Kiernan LK Simülasyon tekniklerini kullanarak yetenek ve güveni değerlendirin. Bakım. 2018; 48 (10): 45.
Gönderme Zamanı: Ocak-08-2024