Uygulayıcılar uygun, güvenli klinik kararlar vermek ve uygulama hatalarından kaçınmak için etkili klinik muhakeme becerilerine sahip olmalıdır.Yetersiz gelişmiş klinik akıl yürütme becerileri, özellikle yoğun bakım ve acil servislerde hasta güvenliğini tehlikeye atabilir ve bakım veya tedaviyi geciktirebilir.Simülasyona dayalı eğitim, hasta güvenliğini korurken klinik muhakeme becerilerini geliştirmek için bir bilgilendirme yöntemi olarak simülasyonu takip eden yansıtıcı öğrenme konuşmalarını kullanır.Bununla birlikte, klinik muhakemenin çok boyutlu doğası, olası bilişsel aşırı yüklenme riski ve analitik (varsayımsal-tümdengelimli) ve analitik olmayan (sezgisel) klinik akıl yürütme süreçlerinin ileri düzey ve kıdemsiz simülasyon katılımcıları tarafından farklı kullanımı nedeniyle, Simülasyondan sonra bir bilgilendirme yöntemi olarak grup yansıtıcı öğrenme konuşmalarına katılarak klinik muhakemeyi optimize etmek için deneyimi, yetenekleri, bilgi akışı ve hacmiyle ilgili faktörleri ve vaka karmaşıklığını göz önünde bulundurun.Amacımız, klinik muhakeme optimizasyonunun başarısını etkileyen birçok faktörü dikkate alan bir simülasyon sonrası yansıtıcı öğrenme diyaloğu modelinin geliştirilmesini tanımlamaktır.
Doktorlar, hemşireler, araştırmacılar, eğitimciler ve hasta temsilcilerinden oluşan ortak tasarımlı bir çalışma grubu (N = 18), simülasyon hakkında bilgi vermek amacıyla simülasyon sonrası yansıtıcı öğrenme diyalog modelini birlikte geliştirmek için birbirini izleyen çalıştaylar aracılığıyla işbirliği yaptı.Ortak tasarım çalışma grubu, modeli teorik ve kavramsal bir süreç ve çok aşamalı akran değerlendirmesi yoluyla geliştirdi.Artı/eksi değerlendirme araştırmasının ve Bloom taksonomisinin paralel entegrasyonunun, simülasyon katılımcılarının simülasyon faaliyetlerine katılırken klinik akıl yürütmelerini optimize ettiğine inanılmaktadır.Modelin görünüş geçerliliğini ve içerik geçerliliğini belirlemek için içerik geçerlilik indeksi (CVI) ve içerik geçerlilik oranı (CVR) yöntemleri kullanıldı.
Simülasyon sonrası yansıtıcı öğrenme diyalog modeli geliştirildi ve test edildi.Model, üzerinde çalışılmış örnekler ve komut dosyası oluşturma kılavuzuyla desteklenir.Modelin görünüş ve içerik geçerliliği değerlendirildi ve doğrulandı.
Yeni ortak tasarım modeli, çeşitli modelleme katılımcılarının becerileri ve yetenekleri, bilgi akışı ve hacmi ve modelleme vakalarının karmaşıklığı dikkate alınarak oluşturuldu.Bu faktörlerin, grup simülasyon aktivitelerine katılırken klinik akıl yürütmeyi optimize ettiği düşünülmektedir.
Klinik akıl yürütme, sağlık hizmetlerinde klinik uygulamanın temeli [1, 2] ve klinik yeterliliğin önemli bir unsuru [1, 3, 4] olarak kabul edilir.Uygulayıcıların karşılaştıkları her klinik durum için en uygun müdahaleyi belirlemek 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 biçimlerinin değerini belirlemek için resmi ve resmi olmayan düşünme stratejilerini kullanan karmaşık bir bilişsel süreç olarak tanımlanmaktadır [7, 8].Doğru hasta için doğru zamanda ve doğru nedenle doğru eylemi gerçekleştirmek için ipuçları toplama, bilgiyi işleme ve hastanın sorununu anlama becerisine bağlıdır [9, 10].
Tüm sağlık hizmeti sağlayıcıları, yüksek belirsizlik koşullarında karmaşık kararlar alma ihtiyacıyla karşı karşıyadır [11].Yoğun bakım ve acil bakım uygulamalarında, hayat kurtarmak ve hasta güvenliğini sağlamak için acil müdahale ve müdahalenin kritik olduğu klinik durumlar ve acil durumlar ortaya çıkar [12].Kritik bakım uygulamalarında zayıf klinik akıl yürütme becerileri ve yeterlilik, daha yüksek klinik hata oranları, bakım veya tedavide gecikmeler [13] ve hasta güvenliğine yönelik riskler [14,15,16] ile ilişkilidir.Uygulama hatalarından kaçınmak için uygulayıcıların yetkin olması ve güvenli ve uygun kararlar alabilmek için etkili klinik muhakeme becerilerine sahip olması gerekir [16, 17, 18].Analitik olmayan (sezgisel) akıl yürütme süreci, profesyonel uygulayıcıların tercih ettiği hızlı süreçtir.Buna karşılık, analitik (varsayımsal-tümdengelimli) akıl yürütme süreçleri doğası gereği daha yavaştır, daha kasıtlıdır ve daha az deneyimli uygulayıcılar tarafından daha sık kullanılır [2, 19, 20].Sağlık hizmeti klinik ortamının karmaşıklığı ve potansiyel uygulama hatası riski göz önüne alındığında [14,15,16], simülasyona dayalı eğitim (SBE), uygulayıcılara yeterlilik ve klinik muhakeme becerilerini geliştirme fırsatları sağlamak için sıklıkla 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 etme veya insan sistemlerini veya sistemlerini anlamalarını sağlamak amacıyla gerçek hayattaki olayların temsillerini deneyimlediği bir durum veya ortam yaratan bir teknoloji” olarak tanımlamaktadır. davranış."[23] İyi yapılandırılmış simülasyon oturumları, katılımcılara güvenlik risklerini azaltırken klinik durumları simüle eden senaryolara kendilerini kaptırma fırsatı sağlar [24,25] ve hedeflenen öğrenme fırsatları aracılığıyla klinik muhakeme pratiği yapma [21,24,26,27,28] YSK, öğrencileri gerçek hasta bakımı ortamlarında deneyimlememiş olabilecekleri klinik deneyimlere maruz bırakarak saha klinik deneyimlerini geliştirir [24, 29].Bu, tehdit edici olmayan, suçlamadan uzak, denetlenen, güvenli, düşük riskli bir öğrenme ortamıdır.Bilginin, klinik becerilerin, yeteneklerin, eleştirel düşünmenin ve klinik akıl yürütmenin gelişimini teşvik eder [22,29,30,31] ve sağlık profesyonellerinin bir durumun duygusal stresinin üstesinden gelmesine yardımcı olarak öğrenme yeteneğini geliştirebilir [22, 27, 28] ., 30, 32].
YSK yoluyla klinik muhakeme 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 düşünmesine, eylemleri açıklamasına ve ekip çalışması bağlamında akran desteğinin ve grup düşüncesinin gücünden yararlanmasına yardımcı olmak için bir bilgilendirme tekniği olarak kullanıldı [32, 33, 36].Grup RLC'lerin kullanımı, özellikle katılımcıların değişen yetenekleri ve kıdem düzeyleriyle ilişkili olarak, az gelişmiş klinik muhakeme riskini taşır.İkili süreç modeli, klinik akıl yürütmenin çok boyutlu doğasını ve kıdemli uygulayıcıların analitik (varsayımsal-tümdengelimli) akıl yürütme süreçlerini kullanma ve genç uygulayıcıların analitik olmayan (sezgisel) akıl yürütme süreçlerini kullanma eğilimlerindeki farklılıkları açıklar [34, 37].]Bu ikili akıl yürütme süreçleri, optimal akıl yürütme süreçlerini farklı durumlara uyarlama zorluğunu içerir ve aynı modelleme grubunda kıdemli ve kıdemsiz katılımcılar varken analitik ve analitik olmayan yöntemlerin etkili bir şekilde nasıl kullanılacağı belirsiz ve tartışmalıdır.Farklı yetenek ve deneyim düzeylerine sahip lise ve ortaokul öğrencileri, değişen karmaşıklıktaki simülasyon senaryolarına katılırlar [34, 37].Klinik akıl yürütmenin çok boyutlu doğası, özellikle uygulayıcıların değişen vaka karmaşıklığı ve kıdem düzeyleriyle grup YSK'larına katıldığı durumlarda, az gelişmiş klinik akıl yürütme ve bilişsel aşırı yükleme potansiyeli riskiyle ilişkilidir [38].RLC'yi kullanan çok sayıda bilgilendirme modeli olmasına rağmen, bu modellerden hiçbirinin deneyim, yeterlilik, bilgi akışı ve hacmi dikkate alınarak klinik muhakeme becerilerinin geliştirilmesine özel olarak odaklanılarak tasarlanmadığını belirtmek önemlidir. karmaşıklık faktörlerinin modellenmesi [38].], 39].Tüm bunlar, simülasyon sonrası RLC'yi bir raporlama yöntemi olarak dahil ederken, klinik muhakemeyi optimize etmek için çeşitli katkıları ve etkileyici faktörleri dikkate alan yapılandırılmış bir modelin geliştirilmesini gerektirir.Simülasyon sonrası bir RLC'nin işbirliğine dayalı tasarımı ve geliştirilmesi için teorik ve kavramsal olarak yönlendirilen bir süreci açıklıyoruz.Optimize edilmiş klinik akıl yürütme gelişimini sağlamak için çok çeşitli kolaylaştırıcı ve etkileyici faktörler dikkate alınarak, YSK'ya katılım sırasında klinik akıl yürütme becerilerini optimize etmek için bir model geliştirildi.
RLC simülasyon sonrası modeli, klinik akıl yürütme, yansıtıcı öğrenme, eğitim ve simülasyona ilişkin mevcut model ve teorilere dayalı olarak işbirliği içinde geliştirildi.Modeli ortaklaşa geliştirmek için, 10 yoğun bakım hemşiresi, bir yoğun bakım uzmanı ve daha önce hastaneye yatırılmış farklı düzey, deneyim ve cinsiyete sahip hastaların üç temsilcisinden oluşan işbirlikçi bir çalışma grubu (N = 18) oluşturuldu.Bir yoğun bakım ünitesi, 2 araştırma görevlisi ve 2 kıdemli hemşire eğitimcisi.Bu ortak tasarım yeniliği, sağlık hizmetlerinde gerçek dünya deneyimine sahip paydaşlar (önerilen modelin geliştirilmesinde yer alan sağlık profesyonelleri veya hastalar gibi diğer paydaşlar) arasındaki akran işbirliği yoluyla tasarlanmış ve geliştirilmiştir [40,41,42].Programın nihai amacı hasta bakımını ve güvenliğini iyileştirmek olduğundan, hasta temsilcilerinin ortak tasarım sürecine dahil edilmesi sürece daha fazla değer katabilir [43].
Çalışma grubu modelin yapısını, süreçlerini ve içeriğini geliştirmek için 2-4 saatlik altı çalıştay gerçekleştirdi.Atölye tartışma, uygulama ve simülasyondan oluşmaktadır.Modelin unsurları bir dizi kanıta dayalı kaynaklara, modellere, teorilere ve çerçevelere dayanmaktadır.Bunlar şunları içermektedir: yapılandırmacı öğrenme teorisi [44], ikili döngü kavramı [37], klinik akıl yürütme döngüsü [10], takdir edici sorgulama (AI) yöntemi [45] ve raporlama artı/delta yöntemi [46].Model, Uluslararası Hemşireler Birliği'nin klinik ve simülasyon eğitimi için INACSL bilgilendirme süreci standartlarına dayalı olarak ortaklaşa geliştirildi [36] ve kendini açıklayan bir model oluşturmak için çalışılmış örneklerle birleştirildi.Model dört aşamada geliştirildi: Simülasyon sonrası yansıtıcı öğrenme diyaloğuna hazırlık, yansıtıcı öğrenme diyaloğunun başlatılması, analiz/yansıtma ve bilgilendirme (Şekil 1).Her aşamanın ayrıntıları aşağıda tartışılmaktadır.
Modelin hazırlık aşaması, katılımcıları bir sonraki aşamaya psikolojik olarak hazırlamak ve psikolojik güvenliği sağlarken aktif katılımlarını ve yatırımlarını artırmak için tasarlanmıştır.Bu aşama amaç ve hedeflere bir giriş içerir;RLC'nin beklenen süresi;kolaylaştırıcının ve katılımcıların RLC sırasındaki beklentileri;saha yönlendirmesi ve simülasyon kurulumu;öğrenme ortamında gizliliğin sağlanması, psikolojik güvenliğin artırılması ve geliştirilmesi.Ortak tasarım çalışma grubundan gelen aşağıdaki temsili yanıtlar, RLC modelinin ön geliştirme aşamasında dikkate alındı.Katılımcı 7: “Bir birinci basamak hemşiresi olarak senaryo bağlamı olmadan bir simülasyona katılıyor olsaydım ve yaşlı yetişkinler mevcut olsaydı, psikolojik güvenliğimin bozulduğunu hissetmediğim sürece muhtemelen simülasyon sonrası sohbete katılmaktan kaçınırdım. saygın.ve simülasyondan sonra konuşmalara katılmaktan kaçınacağımı.“Korunursanız bunun hiçbir sonucu olmaz.”Katılımcı 4: “Simülasyon sonrasında erkenden odaklanmanın ve temel kuralları oluşturmanın öğrencilere yardımcı olacağına inanıyorum.Yansıtıcı öğrenme konuşmalarına aktif katılım.”
RLC modelinin ilk aşamaları, katılımcının duygularını keşfetmeyi, altta yatan süreçleri tanımlamayı ve senaryoyu teşhis etmeyi ve katılımcının olumlu ve olumsuz deneyimlerini listelemeyi içerir, ancak analizi içermez.Bu aşamadaki model, adayların öz ve görev odaklı olmalarını teşvik etmenin yanı sıra, derinlemesine analiz ve derinlemesine düşünmeye zihinsel olarak hazırlanmalarını sağlamak amacıyla oluşturulmuştur [24, 36].Amaç, özellikle modelleme konusuna yeni başlayanlar ve beceri/konuyla ilgili daha önce klinik deneyimi olmayanlar için [49] potansiyel bilişsel aşırı yüklenme riskini azaltmaktır [49].Katılımcılardan simüle edilen vakayı kısaca tanımlamalarını ve teşhis önerilerinde bulunmalarını istemek, kolaylaştırıcının, gruptaki öğrencilerin genişletilmiş analiz/yansıtma aşamasına geçmeden önce vakaya ilişkin temel ve genel bir anlayışa sahip olmalarını sağlamasına yardımcı olacaktır.Ek olarak, bu aşamada katılımcıları simüle edilmiş senaryolarda duygularını paylaşmaya davet etmek, durumun duygusal stresini aşmalarına yardımcı olacak ve böylece öğrenmeyi artıracaktır [24, 36].Duygusal sorunların ele alınması aynı zamanda RLC kolaylaştırıcısının katılımcıların duygularının bireysel ve grup performansını nasıl etkilediğini anlamasına da yardımcı olacaktır ve bu, yansıma/analiz aşamasında eleştirel bir şekilde tartışılabilir.Artı/Delta yöntemi, yansıma/analiz aşaması için hazırlık ve belirleyici bir adım olarak modelin bu aşamasına yerleştirilmiştir [46].Artı/Delta yaklaşımını kullanarak, hem katılımcılar hem de öğrenciler simülasyona ilişkin gözlemlerini, duygularını ve deneyimlerini işleyebilir/listeleyebilir ve bunlar daha sonra modelin yansıma/analiz aşamasında nokta nokta tartışılabilir [46].Bu, katılımcıların klinik akıl yürütmeyi optimize etmek için hedeflenen ve önceliklendirilmiş öğrenme fırsatları aracılığıyla üstbilişsel bir duruma ulaşmalarına yardımcı olacaktır [24, 48, 49].Ortak tasarım çalışma grubundan gelen aşağıdaki temsili yanıtlar, RLC modelinin ilk geliştirilmesi sırasında dikkate alındı.Katılımcı 2: “Daha önce yoğun bakıma kabul edilmiş bir hasta olarak simüle edilen öğrencilerin duygu ve duygularını dikkate almamız gerektiğini düşünüyorum.Bu konuyu gündeme getiriyorum çünkü kabulüm sırasında özellikle yoğun bakım pratisyenleri arasında yüksek düzeyde stres ve kaygı gözlemledim.ve acil durumlar.Bu model, deneyimin simüle edilmesiyle ilişkili stres ve duyguları hesaba katmalıdır."Katılımcı 16: “Bir öğretmen olarak, öğrencilerin simülasyon senaryosu sırasında karşılaştıkları iyi şeylerden ve ihtiyaçlardan bahsederek aktif katılıma teşvik edilmesi için Artı/Delta yaklaşımını kullanmayı çok önemli buluyorum.Geliştirilmesi gereken alanlar.”
Modelin önceki aşamaları kritik olmasına rağmen, analiz/yansıtma aşaması klinik akıl yürütmenin optimizasyonuna ulaşmak için en önemli aşamadır.Modellenen konuların klinik deneyimine, yetkinliklerine ve etkisine dayalı olarak ileri düzeyde analiz/sentez ve derinlemesine analiz sağlamak üzere tasarlanmıştır;RLC süreci ve yapısı;bilişsel aşırı yüklenmeyi önlemek için sağlanan bilgi miktarı;Yansıtıcı soruların etkili kullanımı.Öğrenci merkezli ve aktif öğrenmeye ulaşma yöntemleri.Bu noktada, simülasyon konularına ilişkin klinik deneyim ve aşinalık, farklı deneyim ve yetenek seviyelerini barındıracak şekilde üç bölüme ayrılmıştır: birincisi: daha önce klinik mesleki deneyimin olmaması/simülasyon konularına daha önce maruz kalmanın olmaması, ikincisi: klinik mesleki deneyim, bilgi ve beceriler/ hiçbiri.modelleme konularına daha önce maruz kalma.Üçüncüsü: Klinik mesleki deneyim, bilgi ve beceriler.Modelleme konularına profesyonel/önceden maruz kalma.Sınıflandırma, aynı grup içinde farklı deneyim ve yetenek düzeylerine sahip kişilerin ihtiyaçlarını karşılamak için yapılır, böylece daha az deneyimli uygulayıcıların analitik akıl yürütme eğilimi ile daha deneyimli uygulayıcıların analitik olmayan akıl yürütme becerilerini kullanma eğilimi dengelenir. 20, 34]., 37].RLC süreci klinik akıl yürütme döngüsü [10], yansıtıcı modelleme çerçevesi [47] ve deneyimsel öğrenme teorisi [50] etrafında yapılandırılmıştır.Bu, bir dizi süreç aracılığıyla gerçekleştirilir: yorumlama, farklılaştırma, iletişim, çıkarım ve sentez.
Bilişsel aşırı yüklemeyi önlemek için, katılımcıların özgüven kazanmaları için derinlemesine düşünmeleri, analiz etmeleri ve sentezlemeleri için yeterli zaman ve fırsatlara sahip, öğrenci merkezli ve yansıtıcı bir konuşma sürecinin teşvik edilmesi düşünülmüştür.RLC sırasındaki bilişsel süreçler, çift döngü çerçevesine [37] ve bilişsel yük teorisine [48] dayanan konsolidasyon, doğrulama, şekillendirme ve konsolidasyon süreçleri yoluyla ele alınır.Yapılandırılmış bir diyalog sürecine sahip olmak ve hem deneyimli hem de deneyimsiz katılımcıları hesaba katarak derinlemesine düşünmek için yeterli süreye izin vermek, özellikle katılımcıların farklı önceki deneyimlerine, maruz kalmalarına ve yetenek düzeylerine sahip karmaşık simülasyonlarda potansiyel bilişsel yük riskini azaltacaktır.Sahneden sonra.Modelin yansıtıcı sorgulama tekniği, modellenen kolaylaştırıcının konuya adım adım, Sokratik ve yansıtıcı bir şekilde yaklaştığı Bloom'un taksonomik modeline [51] ve takdire dayalı araştırma (AI) yöntemlerine [45] dayanmaktadır.Bilgiye dayalı sorulardan başlayarak sorular sorun.ve muhakeme ile ilgili becerileri ve sorunları ele almak.Bu sorgulama tekniği, aktif katılımcı katılımını ve daha az bilişsel aşırı yüklenme riskiyle ilerici düşünmeyi teşvik ederek klinik akıl yürütmenin optimizasyonunu geliştirecektir.Ortak tasarım çalışma grubundan gelen aşağıdaki temsili yanıtlar, RLC modeli geliştirmenin analiz/yansıtma aşamasında dikkate alındı.Katılımcı 13: “Bilişsel aşırı yüklenmeyi önlemek için, simülasyon sonrası öğrenme konuşmalarına katılırken bilgi miktarını ve akışını dikkate almamız gerekiyor ve bunu yapmak için öğrencilere derinlemesine düşünmeleri ve temel bilgilerle başlamaları için yeterli zaman vermenin kritik olduğunu düşünüyorum. .Bilgi.konuşmaları ve becerileri başlatır, ardından üst bilişe ulaşmak için daha yüksek düzeydeki bilgi ve becerilere geçer.Katılımcı 9: “Takdir Edici Sorgulama (AI) tekniklerini kullanan sorgulama yöntemlerinin ve Bloom'un Taksonomi modelini kullanan yansıtıcı sorgulamanın, bilişsel aşırı yüklenme riskini azaltırken aktif öğrenmeyi ve öğrenci merkezliliği teşvik edeceğine kesinlikle inanıyorum.”Modelin bilgilendirme aşaması, RLC sırasında ortaya çıkan öğrenme noktalarını özetlemeyi ve öğrenme hedeflerinin gerçekleşmesini sağlamayı amaçlamaktadır.Katılımcı 8: "Hem öğrencinin hem de kolaylaştırıcının uygulamaya geçerken dikkate alınması gereken en önemli anahtar fikirler ve anahtar hususlar üzerinde anlaşması çok önemlidir."
(MRC-01-22-117) ve (HSK/PGR/UH/04728) protokol numaraları kapsamında etik onay alındı.Model, kullanılabilirliğini ve pratikliğini değerlendirmek için üç profesyonel yoğun bakım simülasyon kursunda test edildi.Modelin görünüş geçerliliği, ortak tasarımlı bir çalışma grubu (N = 18) ve eğitim direktörleri olarak görev yapan eğitim uzmanları (N = 6) tarafından görünüm, dil bilgisi ve süreçle ilgili sorunları düzeltmek için değerlendirildi.Görünüş geçerliliğinin ardından içerik geçerliliği, Amerikan Hemşirelik Yetkilendirme Merkezi (ANCC) tarafından sertifikalandırılmış ve eğitim planlayıcısı olarak görev yapan kıdemli hemşire eğitimcileri (N = 6) ve 10 yıldan fazla eğitim almış ve (N = 6) tarafından belirlenmiştir. öğretim deneyimi.İş Deneyimi Değerlendirme eğitim yöneticileri (N = 6) tarafından yapılmıştır.Modelleme deneyimi.İçerik geçerliliği, İçerik Geçerlilik Oranı (CVR) ve İçerik Geçerlilik İndeksi (CVI) kullanılarak belirlendi.CVI'yı tahmin etmek için Lawshe yöntemi [52] kullanıldı ve CVR'yi tahmin etmek için Waltz ve Bausell'in yöntemi [53] kullanıldı.CVR projeleri gerekli ve faydalıdır ancak gerekli veya isteğe bağlı değildir.CVI, alaka, basitlik ve açıklığa dayalı olarak 1 = alakalı değil, 2 = biraz alakalı, 3 = alakalı ve 4 = çok alakalı olmak üzere dört puanlık bir ölçekte puanlanır.Görünüm ve kapsam geçerliliği doğrulandıktan sonra modeli kullanacak öğretmenlere yönelik uygulamalı çalıştayların yanı sıra oryantasyon ve oryantasyon oturumları da düzenlendi.
Çalışma grubu, yoğun bakım ünitelerinde YSK'ya katılım sırasında klinik akıl yürütme becerilerini optimize etmek için simülasyon sonrası bir RLC modeli geliştirip test edebildi (Şekil 1, 2 ve 3).CVR = 1,00, CVI = 1,00, uygun görünüş ve içerik geçerliliğini yansıtır [52, 53].
Model, aynı veya farklı deneyim, bilgi ve kıdem düzeyine sahip katılımcılar için heyecan verici ve zorlayıcı senaryoların kullanıldığı grup YSK'sı için oluşturuldu.RLC kavramsal modeli, INACSL uçuş simülasyon analiz standartlarına [36] göre geliştirilmiştir ve üzerinde çalışılan örnekleri de içeren, öğrenci merkezli ve kendini açıklayan bir modeldir (Şekil 1, 2 ve 3).Model, modelleme standartlarını karşılamak üzere özel olarak geliştirildi ve dört aşamaya bölündü: bilgilendirmeyle başlayıp, yansıtıcı analiz/sentezle devam ediyor ve bilgi ve özetle sona eriyor.Potansiyel bilişsel aşırı yüklenme riskinden kaçınmak için modelin her aşaması, bir sonraki aşamanın ön koşulu olarak bilinçli olarak tasarlanmıştır [34].
Kıdem ve grup uyumu faktörlerinin RLC'ye katılım üzerindeki etkisi daha önce araştırılmamıştır [38].Simülasyon uygulamasında çift döngü ve bilişsel aşırı yük teorisinin pratik kavramları dikkate alındığında [34, 37], aynı simülasyon grubundaki katılımcıların farklı deneyim ve yetenek seviyelerine sahip grup SBE'ye katılmanın bir zorluk olduğunu dikkate almak önemlidir.Bilgi hacminin, akışının ve öğrenme yapısının ihmal edilmesinin yanı sıra hızlı ve yavaş bilişsel süreçlerin hem lise hem de ortaokul öğrencileri tarafından eşzamanlı kullanımı, potansiyel bir bilişsel aşırı yüklenme riski oluşturmaktadır [18, 38, 46].Az gelişmiş ve/veya optimal olmayan klinik akıl yürütmeyi önlemek için RLC modeli geliştirilirken bu faktörler dikkate alınmıştır [18, 38].RLC'nin farklı kıdem ve yeterlilik seviyelerinde yürütülmesinin kıdemli katılımcılar arasında hakimiyet etkisi yarattığının dikkate alınması önemlidir.Bunun nedeni, ileri düzey katılımcıların temel kavramları öğrenmekten kaçınma eğiliminde olmalarıdır; bu, genç katılımcıların üst biliş elde etmesi ve üst düzey düşünme ve muhakeme süreçlerine girmeleri için kritik öneme sahiptir [38, 47].RLC modeli, takdir edici sorgulama ve delta yaklaşımı yoluyla kıdemli ve kıdemsiz hemşirelerin katılımını sağlamak için tasarlanmıştır [45, 46, 51].Bu yöntemleri kullanarak, farklı yetenek ve deneyim düzeylerine sahip kıdemli ve kıdemsiz katılımcıların görüşleri, madde madde sunulacak ve bilgilendirme moderatörü ve yardımcı moderatörler tarafından derinlemesine tartışılacaktır [45, 51].Simülasyon katılımcılarının girdilerine ek olarak, bilgilendirme kolaylaştırıcısı, tüm kolektif gözlemlerin her öğrenme anını kapsamlı bir şekilde kapsamasını sağlamak için onların girdilerini ekler, böylece klinik akıl yürütmeyi optimize etmek için üstbilişi geliştirir [10].
RLC modelini kullanan bilgi akışı ve öğrenme yapısı, sistematik ve çok adımlı bir süreç aracılığıyla ele alınmaktadır.Bunun amacı, bilgilendirme kolaylaştırıcılarına yardımcı olmak ve bir sonraki aşamaya geçmeden önce her katılımcının her aşamada net ve kendinden emin bir şekilde konuşmasını sağlamaktır.Moderatör, tüm katılımcıların katıldığı yansıtıcı tartışmalar başlatabilecek ve farklı kıdem ve yetenek düzeylerine sahip katılımcıların, bir sonrakine geçmeden önce her tartışma noktası için en iyi uygulamalar üzerinde anlaştıkları bir noktaya ulaşabilecektir [38].Bu yaklaşımın kullanılması deneyimli ve yetkin katılımcıların katkılarını/gözlemlerini paylaşmalarına yardımcı olurken, daha az deneyimli ve yetkin katılımcıların katkıları/gözlemleri değerlendirilip tartışılacaktır [38].Ancak bu hedefe ulaşmak için kolaylaştırıcıların tartışmaları dengeleme ve kıdemli ve kıdemsiz katılımcılara eşit fırsatlar sağlama zorluğuyla yüzleşmeleri gerekecek.Bu amaçla, model araştırma metodolojisi, değerlendirici araştırma ve toplama/delta yöntemini birleştiren Bloom'un taksonomik modeli kullanılarak bilinçli olarak geliştirilmiştir [45, 46, 51].Bu teknikleri kullanmak ve odak soruların/yansıtıcı tartışmaların bilgi ve anlayışıyla başlamak, daha az deneyimli katılımcıların tartışmaya katılmasını ve aktif olarak katılmasını teşvik edecektir; bundan sonra kolaylaştırıcı yavaş yavaş soruların/tartışmaların daha yüksek bir değerlendirme ve sentez düzeyine geçecektir. Her iki tarafın da Büyükler ve Gençler katılımcılarına önceki deneyimlerine ve klinik becerilere veya simüle edilmiş senaryolara ilişkin deneyimlerine dayalı olarak eşit katılım fırsatı vermesi gerektiği.Bu yaklaşım, daha az deneyimli katılımcıların aktif olarak katılmasına ve daha deneyimli katılımcıların paylaştığı deneyimlerden ve ayrıca bilgilendirme kolaylaştırıcısının girdilerinden faydalanmasına yardımcı olacaktır.Öte yandan model, yalnızca farklı katılımcı yetenekleri ve deneyim düzeylerine sahip YSK'lar için değil, aynı zamanda benzer deneyim ve yetenek düzeylerine sahip YSK grubu katılımcıları için de tasarlanmıştır.Model, öğrenme hedeflerine ulaşmak için grubun bilgi ve anlayış odağından sentez ve değerlendirme odağına doğru düzgün ve sistematik hareketini kolaylaştırmak için tasarlandı.Model yapısı ve süreçleri, farklı ve eşit yetenek ve deneyim seviyelerine sahip modelleme gruplarına uyacak şekilde tasarlanmıştır.
Buna ek olarak, sağlık hizmetlerinde RLC ile birlikte YSK uygulayıcılarda klinik muhakeme ve yetkinliği geliştirmek için kullanılsa da [22,30,38], vaka karmaşıklığı ve potansiyel bilişsel aşırı yüklenme riskleriyle ilgili ilgili faktörler dikkate alınmalıdır. Katılımcılar dahil olduğunda YSK senaryoları, acil müdahale ve kritik karar verme gerektiren son derece karmaşık, kritik hastaları simüle etti [2,18,37,38,47,48].Bu amaçla, hem deneyimli hem de daha az deneyimli katılımcıların YSK'ya katılırken analitik ve analitik olmayan muhakeme sistemleri arasında eşzamanlı geçiş yapma eğilimlerinin dikkate alınması ve hem yaşlı hem de gençlere izin veren kanıta dayalı bir yaklaşım oluşturulması önemlidir. öğrencilerin öğrenme sürecine aktif olarak katılmalarını sağlamaktır.Bu nedenle model, sunulan simüle vakanın karmaşıklığına bakılmaksızın, kolaylaştırıcının hem kıdemli hem de kıdemsiz katılımcıların bilgi ve arka plan anlayışlarının ilk önce kapsanmasını ve daha sonra aşamalı olarak ve refleksif olarak geliştirilmesini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. analizi kolaylaştırır.sentez ve anlayış.değerlendirme yönü.Bu, genç öğrencilerin öğrendiklerini oluşturmalarına ve pekiştirmelerine, daha büyük öğrencilerin ise yeni bilgileri sentezleyip geliştirmelerine yardımcı olacaktır.Bu, her bir katılımcının önceki deneyim ve yeteneklerini dikkate alarak akıl yürütme sürecinin gereksinimlerini karşılayacak ve lise ve ortaokul öğrencilerinin analitik ve analitik olmayan akıl yürütme sistemleri arasında eşzamanlı olarak hareket etme eğilimlerini ele alan genel bir formata sahip olacak, böylece Klinik akıl yürütmenin optimizasyonunun sağlanması.
Ek olarak, simülasyon kolaylaştırıcıları/sorumluluk yapanlar simülasyon bilgilendirme becerilerinde uzmanlaşmada zorluk yaşayabilirler.Bilişsel bilgilendirme senaryolarının kullanımının, kolaylaştırıcıların bilgi edinimini ve davranışsal becerilerini, senaryo kullanmayanlara kıyasla geliştirmede etkili olduğuna inanılmaktadır [54].Senaryolar, öğretmenlerin modelleme çalışmalarını kolaylaştırabilen ve özellikle bilgilendirme deneyimlerini halen pekiştirmekte olan öğretmenler için bilgilendirme becerilerini geliştirebilen bilişsel bir araçtır [55].daha fazla kullanılabilirlik elde edin ve kullanıcı dostu modeller geliştirin.(Şekil 2 ve Şekil 3).
Artı/delta, değerlendirme anketi ve Bloom Taksonomisi anket yöntemlerinin paralel entegrasyonu, şu anda mevcut simülasyon analizinde ve yönlendirilmiş yansıma modellerinde henüz ele alınmamıştır.Bu yöntemlerin entegrasyonu, klinik muhakeme ve öğrenci merkezliliğin optimizasyonunu sağlamak için bu yöntemlerin tek bir formatta entegre edildiği RLC modelinin yeniliğini vurgulamaktadır.Tıp eğitimcileri, katılımcıların klinik akıl yürütme yeteneklerini geliştirmek ve optimize etmek için RLC modelini kullanan grup YSK'nın modellenmesinden yararlanabilir.Modelin senaryoları, eğitimcilerin yansıtıcı bilgilendirme sürecinde uzmanlaşmasına ve kendinden emin ve yetkin bilgilendirme kolaylaştırıcıları olma becerilerini güçlendirmelerine yardımcı olabilir.
YSK, manken tabanlı YSK, görev simülatörleri, hasta simülatörleri, standartlaştırılmış hastalar, sanal ve artırılmış gerçeklik dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birçok farklı yöntem ve tekniği içerebilir.Raporlamanın önemli modelleme kriterlerinden biri olduğu dikkate alındığında, bu modların kullanımında simüle edilmiş RLC modeli raporlama modeli olarak kullanılabilir.Ayrıca, model hemşirelik disiplini için geliştirilmiş olmasına rağmen, meslekler arası sağlık bakım YSK'sında kullanım potansiyeline sahiptir ve bu durum, meslekler arası eğitim için RLC modelini test etmek için gelecekteki araştırma girişimlerine olan ihtiyacın altını çizmektedir.
YSK yoğun bakım ünitelerinde hemşirelik bakımına yönelik simülasyon sonrası RLC modelinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi.Modelin diğer sağlık disiplinlerinde ve meslekler arası YSK'da kullanım için genelleştirilebilirliğini artırmak amacıyla modelin gelecekte değerlendirilmesi/doğrulanması tavsiye edilir.
Model, teori ve kavrama dayalı ortak bir çalışma grubu tarafından geliştirildi.Modelin geçerliliğini ve genellenebilirliğini geliştirmek için, gelecekte karşılaştırmalı araştırmalarda geliştirilmiş güvenilirlik ölçümlerinin kullanılması düşünülebilir.
Uygulama hatalarını en aza indirmek için uygulayıcıların, güvenli ve uygun klinik karar vermeyi sağlayacak etkili klinik muhakeme becerilerine sahip olmaları gerekir.Bir bilgilendirme tekniği olarak YSK RLC'nin kullanılması, klinik akıl yürütmeyi geliştirmek için gerekli olan bilgi ve pratik becerilerin geliştirilmesini destekler.Bununla birlikte, klinik muhakemenin önceki deneyim ve maruz kalma, yetenek, hacim ve bilgi akışındaki değişiklikler ve simülasyon senaryolarının karmaşıklığı ile ilgili çok boyutlu doğası, klinik muhakemenin aktif olarak kullanılabileceği simülasyon sonrası RLC modellerinin geliştirilmesinin önemini vurgulamaktadır. ve etkili bir şekilde uygulandı.yetenekler.Bu faktörlerin göz ardı edilmesi, az gelişmiş ve optimal olmayan klinik muhakemeyle sonuçlanabilir.RLC modeli, grup simülasyon aktivitelerine katılırken klinik akıl yürütmeyi optimize etmek için bu faktörleri ele almak üzere geliştirildi.Bu hedefe ulaşmak için model, artı/eksi değerlendirmeli sorgulamayı ve Bloom taksonomisinin kullanımını eş zamanlı olarak bütünleştirir.
Mevcut çalışma sırasında kullanılan ve/veya analiz edilen veri kümeleri, makul talep 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 değerlendirme yöntemleri: İnceleme ve uygulama önerileri.Tıp Bilimleri Akademisi.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. Sağlık meslekleri arasında klinik muhakeme üzerine literatür karşılaştırması : kapsam belirleme incelemesi.BMC Tıp Eğitimi.2020;20(1):1–1.
Guerrero JG.Hemşirelik Uygulaması Akıl Yürütme Modeli: Hemşirelikte Klinik Akıl Yürütme, Karar Verme ve Yargılama Sanatı ve Bilimi.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. Yoğun bakımda klinik öğrenme ve öğretme yöntemi olarak yansıtıcı öğrenme diyaloğu.Katar Tıp Dergisi.2020;2019;1(1):64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, de Faria RM, Maria JP, Schmidt HG Öğrencilerin teşhis becerileri klinik vakalarla yapılan uygulamalardan nasıl faydalanır?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. Simülasyonda gözlemci rollerini ve klinik akıl yürütmeyi keşfetmek: kapsam belirleme incelemesi.Hemşire Eğitimi Uygulaması 2022 20 Ocak: 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 öz düzenlemesinin desteklenmesi.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 Hakkı”: Hemşirelik öğrencilerinin tanımlanmasında ve yönetilmesinde Klinik Yeterliliğin Geliştirilmesine Yönelik Eğitimsel Bir Model. riskli hastalar.Günümüzde hemşirelik eğitimi.2010;30(6):515–20.
Brentnall J, Thackray D, Judd B. Tıp öğrencilerinin yerleştirme ve simülasyon ortamlarındaki klinik akıl yürütmelerinin değerlendirilmesi: sistematik bir inceleme.Uluslararası Çevre Araştırmaları Dergisi, Halk Sağlığı.2022;19(2):936.
Chamberlain D, Pollock W, Fulbrook P. ACCCN Yoğun Bakım Hemşireliği Standartları: Sistematik Bir İnceleme, Kanıt Geliştirme ve Değerlendirme.Acil Avustralya.2018;31(5):292–302.
Cunha LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. Anestezi sonrası bakımda klinik akıl yürütmede belirsizlik: karmaşık sağlık hizmeti ortamlarındaki belirsizlik modellerine dayanan bütünleştirici bir inceleme.J Perioperatif Hemşire.2022;35(2):e32–40.
Rivaz M, Tavakolinia M, Momennasab M. Yoğun bakım hemşirelerinin mesleki uygulama ortamı ve hemşirelik sonuçlarıyla ilişkisi: yapısal eşitlik modelleme çalışması.Scand J Bakım Bilimi.2021;35(2):609–15.
Suvardianto H, Astuti VV, Yetkinlik.Hemşirelik ve Yoğun Bakım Uygulamaları Yoğun Bakım Ünitesindeki Öğrenci Hemşireler için Dergi Değişimi (JSCC).STRADA DERGİSİ Ilmia Kesehatan.2020;9(2):686–93.
Liev B, Dejen Tilahun A, Kasyu T. Yoğun bakım ünitesi hemşireleri arasında fiziksel değerlendirmeyle ilgili bilgi, tutum ve faktörler: çok merkezli kesitsel bir çalışma.Yoğun bakımda araştırma uygulaması.2020;9145105.
Sullivan J., Hugill K., A. Elraush TA, Mathias J., Alkhetimi MO Bir Orta Doğu ülkesinin kültürel bağlamında hemşireler ve ebeler için bir yeterlilik çerçevesinin pilot uygulaması.Hemşire eğitimi uygulaması.2021;51:102969.
Wang MS, Thor E, Hudson JN.Senaryo tutarlılık testlerinde yanıt sürecinin geçerliliğinin test edilmesi: Sesli düşünme yaklaşımı.Uluslararası Tıp Eğitimi Dergisi.2020;11:127.
Kang H, Kang HY.Simülasyon eğitiminin klinik muhakeme becerileri, klinik yeterlik ve eğitim memnuniyeti üzerindeki etkileri.J Kore Akademik ve Endüstriyel İşbirliği Derneği.2020;21(8):107–14.
Diekmann P, Thorgeirsen K, Kvindesland SA, Thomas L, Bushell W, Langley Ersdal H. COVID-19 gibi bulaşıcı hastalık salgınlarına yönelik yanıtları hazırlamak ve iyileştirmek için modellemeyi kullanmak: Norveç, Danimarka ve Büyük Britanya'dan pratik ipuçları ve kaynaklar.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 Hizmeti Modelleme Sözlüğü – İkinci Baskı.Rockville, MD: Sağlık Hizmetleri Araştırma ve Kalite 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 sağlık için sanal hasta teknolojilerindeki en son gelişmeler.Oyunlaştırma ve simülasyon.2020;196:103–40.
Alamrani MH, Alammal KA, Alqahtani SS, Salem OA Hemşirelik öğrencilerinde simülasyon ve geleneksel öğretim yöntemlerinin eleştirel düşünme becerileri ve özgüven üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması.J Hemşirelik Araştırma Merkezi.2018;26(3):152–7.
Kiernan LK Simülasyon tekniklerini kullanarak yeteneği ve güveni değerlendirin.Bakım.2018;48(10):45.
Gönderim zamanı: Ocak-08-2024