Практикующие должны обладать эффективными навыками клинических рассуждений, чтобы принимать соответствующие, безопасные клинические решения и избежать ошибок практики. Плохо развитые навыки клинических рассуждений могут поставить под угрозу безопасность пациентов и задержать помощь или лечение, особенно в отделениях интенсивной терапии и неотложной помощи. Обучение на основе моделирования использует рефлексивные учебные разговоры после моделирования в качестве метода разбора для развития навыков клинических рассуждений при сохранении безопасности пациентов. Однако из-за многомерной природы клинических рассуждений, потенциального риска когнитивной перегрузки и дифференциального использования аналитических (гипотетических-дедуктивных) и неаналитических (интуитивно понятных) процессов клинических рассуждений с помощью усовершенствованных и младших участников моделирования, это важно для Рассмотрим опыт, способности, факторы, связанные с потоком и объемом информации, и сложностью случая, чтобы оптимизировать клинические рассуждения, участвуя в размышлении о групповых рефлексивных учебных разговорах после имитации в качестве метода опроса. Наша цель состоит в том, чтобы описать разработку модели диалога пост-симуляции рефлексивного обучения, которая учитывает множество факторов, которые влияют на достижение оптимизации клинических рассуждений.
Рабочая группа по совместному дизайну (n = 18), состоящая из врачей, медсестер, исследователей, преподавателей и представителей пациентов, сотрудничала с помощью последовательных семинаров для совместной разработки модели диалога рефлексивного обучения после симуляции, чтобы опровергнуть моделирование. Рабочая группа по совместному дизайну разработала модель с помощью теоретического и концептуального процесса и многофазного обзора. Считается, что параллельная интеграция исследований и таксономии Блума и таксономии Блума оптимизирует клинические рассуждения участников и моделирования, участвуя в моделирования. Методы индекса достоверности содержания (CVI) и коэффициента достоверности содержания (CVR) были использованы для установления достоверности лица и достоверности содержания модели.
Была разработана и протестирована модель диалога с рефлексивным обучением после симуляции. Модель поддерживается работоспособными примерами и руководством по сценариям. Лицо и достоверность содержания модели были оценены и подтверждены.
Новая модель совместного дизайна была создана с учетом навыков и возможностей различных участников моделирования, потока и объема информации, а также сложности случаев моделирования. Считается, что эти факторы оптимизируют клинические рассуждения при участии в групповой моделировании.
Клинические рассуждения считаются основой клинической практики в области здравоохранения [1, 2] и важным элементом клинической компетентности [1, 3, 4]. Это рефлексивный процесс, который практикующие врачи используют для выявления и реализации наиболее подходящего вмешательства для каждой клинической ситуации, с которой они сталкиваются [5, 6]. Клинические рассуждения описываются как сложный когнитивный процесс, который использует формальные и неформальные стратегии мышления для сбора и анализа информации о пациенте, оценить важность этой информации и определить ценность альтернативных курсов действия [7, 8]. Это зависит от способности собирать подсказки, обрабатывать информацию и понимать проблему пациента, чтобы предпринять правильные действия для нужного пациента в нужное время и по правильной причине [9, 10].
Все медицинские работники сталкиваются с необходимостью принимать сложные решения в условиях высокой неопределенности [11]. В практике интенсивной терапии и неотложной помощи возникают клинические ситуации и чрезвычайные ситуации, когда немедленный ответ и вмешательство имеют решающее значение для спасения жизни и обеспечения безопасности пациентов [12]. Плохие навыки клинических рассуждений и компетентность в практике интенсивной терапии связаны с более высокими показателями клинических ошибок, задержками в лечении или лечении [13] и рисками для безопасности пациентов [14,15,16]. Чтобы избежать практических ошибок, практикующие должны быть компетентными и обладать эффективными навыками клинических рассуждений для принятия безопасных и соответствующих решений [16, 17, 18]. Незаналитический (интуитивно понятный) процесс рассуждений-это быстрый процесс, предпочитаемый профессиональными практикующими. Напротив, аналитические (гипотетические-дедуктивные) процессы рассуждений по своей природе медленнее, более умышленно и чаще используются менее опытными практикующими [2, 19, 20]. Учитывая сложность клинической среды здравоохранения и потенциальный риск ошибок практики [14,15,16], образовательное образование на основе моделирования часто используется для предоставления практикующим людям возможность развивать компетентность и навыки клинических рассуждений. Безопасная среда и воздействие различных сложных случаев при сохранении безопасности пациентов [21, 22, 23, 24].
Общество моделирования в здоровье (SSH) определяет моделирование как «технологию, которая создает ситуацию или среду, в которой люди испытывают представления о реальных событиях с целью практики, обучения, оценки, тестирования или получения понимания человеческих систем или поведение." [23] Хорошо структурированные сеансы моделирования предоставляют участникам возможность погрузиться в сценарии, которые имитируют клинические ситуации, снижая при этом риски безопасности [24,25] и практикуют клинические рассуждения посредством целенаправленных возможностей обучения [21,24,26,27,28] SBE улучшает полевой клинический опыт, подвергая учащихся клиническому опыту, который они, возможно, не испытали в реальных условиях ухода за пациентами [24, 29]. Это не угрожающая, без обвинений, контролируемая, безопасная, обучающая среда с низким уровнем риска. Это способствует развитию знаний, клинических навыков, способностей, критического мышления и клинических рассуждений [22,29,30,31] и может помочь специалистам в области здравоохранения преодолеть эмоциональный стресс ситуации, тем самым улучшая способность к обучению [22, 27, 28] Полем , 30, 32].
Чтобы поддержать эффективное развитие клинических рассуждений и навыков принятия решений с помощью SBE, внимание должно быть уделено вниманию проектированию, шаблону и структуре процесса разведывания после симуляции [24, 33, 34, 35]. Пост-симуляционные рефлексивные учебные разговоры (RLC) использовались в качестве метода разбора, чтобы помочь участникам размышлять, объяснить действия и использовать силу поддержки сверстников и группового мышления в контексте командной работы [32, 33, 36]. Использование групповых RLCs несет потенциальный риск недоразвитых клинических рассуждений, особенно в отношении различных способностей и уровней старшинства участников. Модель двойного процесса описывает многомерную природу клинических рассуждений и различий в склонности старших практикующих, чтобы использовать аналитические (гипотетические) процессы рассуждений и младших практикующих для использования неаналитических (интуитивно понятных) процессов рассуждений [34, 37]. ] Эти двойные процессы рассуждения включают в себя задачу адаптации оптимальных процессов рассуждений к различным ситуациям, и неясно и спорно, как эффективно использовать аналитические и не аналитические методы, когда в одной и той же группе моделирования есть старшие и младшие участники. Учащиеся средней школы и средней школы с различными способностями и уровнями опыта участвуют в сценариях моделирования различной сложности [34, 37]. Многомерный характер клинических рассуждений связан с потенциальным риском недоразвитых клинических рассуждений и когнитивной перегрузки, особенно когда практикующие врачи участвуют в групповых SBE с различной сложностью случая и уровнями старшинства [38]. Важно отметить, что, хотя существует ряд моделей с использованием RLC, ни одна из этих моделей не была разработана с определенным акцентом на разработку навыков клинических рассуждений, принимая во внимание опыт, компетентность, поток и объем информации, и и Факторы сложности моделирования [38]. ] , 39]. Все это требует разработки структурированной модели, которая учитывает различные вклады и влияющие факторы для оптимизации клинических рассуждений, одновременно включая в себя пост-симуляцию RLC в качестве метода отчетности. Мы описываем теоретически и концептуально управляемый процесс для совместного проектирования и разработки пост-симуляции RLC. Была разработана модель для оптимизации навыков клинических рассуждений во время участия в SBE, учитывая широкий спектр способствующих и влиятельных факторов для достижения оптимизированного развития клинических рассуждений.
Модель пост-симуляции RLC была разработана совместно на основе существующих моделей и теорий клинических рассуждений, рефлексивного обучения, образования и моделирования. Чтобы совместно разработать модель, была сформирована совместная рабочая группа (n = 18), состоящая из 10 медсестер интенсивной терапии, одного интенсивиста и трех представителей ранее госпитализированных пациентов с различными уровнями, опытом и полом. Одно отделение интенсивной терапии, 2 научных сотрудника и 2 старших преподавателя медсестры. Это совместное разработку инноваций разработана и разработана благодаря сотрудничеству со стороны сверстников между заинтересованными сторонами с реальным опытом в области здравоохранения, либо медицинские работники, участвующие в разработке предлагаемой модели, или других заинтересованных сторон, таких как пациенты [40,41,42]. Включение представителей пациентов в процесс совместного проектирования может дополнительно повысить ценность процесса, поскольку конечной целью программы является повышение ухода за пациентами и безопасность [43].
Рабочая группа провела шесть 2-4-часовых семинаров для разработки структуры, процессов и содержания модели. Семинар включает в себя обсуждение, практику и симуляцию. Элементы модели основаны на ряде основанных на фактических данных ресурсов, моделей, теорий и структур. К ним относятся: теория конструктивистской обучения [44], концепция двойного цикла [37], цикл клинических рассуждений [10], метод благодарного запроса (AI) [45] и метод отчетности плюс/Delta [46]. Модель была разработана совместно на основе стандартов процесса процесса разрыва международной ассоциации медсестер в области клинического и имитационного образования [36] и была объединена с работоспособными примерами для создания самоэкспланирующей модели. Модель была разработана на четырех этапах: подготовка к диалогу рефлексивного обучения после моделирования, начало диалога рефлексивного обучения, анализа/отражения и разрабатывания (рис. 1). Детали каждого этапа обсуждаются ниже.
Подготовительная стадия модели предназначена для психологической подготовки участников к следующему этапу и увеличить их активное участие и инвестиции при обеспечении психологической безопасности [36, 47]. Этот этап включает введение в цель и цели; Ожидаемая продолжительность RLC; ожидания фасилитатора и участников во время RLC; Ориентация сайта и настройка симуляции; обеспечение конфиденциальности в учебной среде, а также повышение и повышение психологической безопасности. Следующие репрезентативные ответы от рабочей группы совместного проектирования были рассмотрены на этапе предварительного развития модели RLC. Участник 7: «Как практикующая медсестра первичной медицинской помощи, если бы я участвовал в симуляции без контекста сценария, и присутствовали пожилые люди, я бы, скорее всего уважаемый. и что я бы избежал участия в разговорах после симуляции. «Будьте защищены, и последствий не будет». Участник 4: «Я считаю, что сосредоточение и установление основных правил на раннем этапе поможет учащимся после симуляции. Активное участие в рефлексивных учебных разговорах ».
Начальные этапы модели RLC включают изучение чувств участника, описание основных процессов и диагностику сценария и перечисление положительного и негативного опыта участника, но не анализ. Модель на этом этапе создается для того, чтобы поощрять кандидатов быть ориентированными на самооценку, а также умственную подготовку к углубленному анализу и углубленному отражению [24, 36]. Цель состоит в том, чтобы снизить потенциальный риск когнитивной перегрузки [48], особенно для тех, кто новичок в теме моделирования и не имеет предыдущего клинического опыта с навыком/темой [49]. Попрос участников кратко описать моделируемый случай и дать диагностические рекомендации, помогут фасилитатору убедиться, что учащиеся в группе имеют базовое и общее понимание случая, прежде чем перейти к расширенной фазе анализа/отражения. Кроме того, приглашение участников на этом этапе поделиться своими чувствами в моделируемых сценариях поможет им преодолеть эмоциональный стресс ситуации, тем самым улучшая обучение [24, 36]. Решение эмоциональных проблем также поможет фасилитатору RLC понять, как чувства участников влияют на индивидуальную и группу эффективность, и это может быть критически обсуждено на этапе отражения/анализа. Метод Plus/Delta встроен в эту фазу модели как подготовительный и решающий этап для фазы отражения/анализа [46]. Используя подход Plus/Delta, как участники, так и учащиеся могут обрабатывать/перечислить свои наблюдения, чувства и опыт моделирования, которые затем можно обсудить по точке по точке на этапе отражения/анализа модели [46]. Это поможет участникам достичь метакогнитивного состояния посредством целенаправленных и приоритетных возможностей для обучения для оптимизации клинических рассуждений [24, 48, 49]. Следующие репрезентативные ответы со стороны рабочей группы совместного дизайна были рассмотрены во время первоначальной разработки модели RLC. Участник 2: «Я думаю, что как пациент, который ранее был принят в отделение интенсивной терапии, мы должны рассмотреть чувства и эмоции моделируемых студентов. Я поднимаю эту проблему, потому что во время моего поступления я наблюдал высокий уровень стресса и тревоги, особенно среди практикующих специалистов по критической помощи. и аварийные ситуации. Эта модель должна учитывать стресс и эмоции, связанные с моделированием опыта ». Участник 16: «Для меня, как учителя, я считаю очень важным использовать подход Plus/Delta, чтобы студентам было рекомендовано активно участвовать, упоминая о хороших вещах и потребностях, с которыми они сталкивались во время сценария моделирования. Области для улучшения ».
Хотя предыдущие этапы модели имеют решающее значение, этап анализа/отражения является наиболее важной для достижения оптимизации клинических рассуждений. Он предназначен для обеспечения расширенного анализа/синтеза и углубленного анализа, основанного на клиническом опыте, компетенциях и влиянии моделируемых тем; Процесс и структура RLC; объем предоставленной информации, чтобы избежать когнитивной перегрузки; эффективное использование рефлексивных вопросов. Методы достижения ориентированного на учащихся и активного обучения. На этом этапе клинический опыт и знакомство с темами моделирования разделены на три части, чтобы соответствовать различным уровням опыта и способностей: во -первых: нет предыдущего клинического профессионального опыта. никто. Предыдущая экспозиция на темы моделирования. Третий: клинический профессиональный опыт, знания и навыки. Профессиональная/предыдущая экспозиция темам моделирования. Классификация выполнена для удовлетворения потребностей людей с различным опытом и уровнями способностей в одной и той же группе, тем самым уравновешивая тенденцию менее опытных практикующих врачей использовать аналитические рассуждения с тенденцией более опытных практикующих людей использовать навыки неаналитических рассуждений [19, 19, 20, 34]. , 37]. Процесс RLC был структурирован вокруг цикла клинических рассуждений [10], структуры отражающего моделирования [47] и теории опыта обучения [50]. Это достигается с помощью ряда процессов: интерпретация, дифференциация, общение, вывод и синтез.
Чтобы избежать когнитивной перегрузки, содействие процессу, ориентированному на учащихся, и рефлексивного разговора с достаточным количеством времени и возможностей для участников, чтобы отразить, анализировать и синтезировать для достижения уверенности в себе. Когнитивные процессы во время RLC рассматриваются посредством процессов консолидации, подтверждения, формирования и консолидации, основанных на структуре двойного петли [37] и теории когнитивной нагрузки [48]. Наличие структурированного процесса диалога и достаточное время для размышлений, принимая во внимание как опытных, так и неопытных участников, снизит потенциальный риск когнитивной нагрузки, особенно в сложных моделированиях с различным предыдущим опытом, воздействиями и уровнями способностей участников. После сцены. Техника рефлексивного вопроса модели основана на таксономической модели Bloom [51] и методах благодарного расследования (AI) [45], в которых смоделированный фасилитатор приближается к субъекту поэтапным, Сократическим и отражающим образом. Задайте вопросы, начиная с вопросов, основанных на знаниях. и устранение навыков и вопросов, связанных с рассуждением. Этот метод допроса улучшит оптимизацию клинических рассуждений, поощряя активное участие участников и прогрессивное мышление с меньшим риском когнитивной перегрузки. Следующие репрезентативные ответы от рабочей группы совместного проектирования были рассмотрены во время фазы анализа/отражения разработки модели RLC. Участник 13: «Чтобы избежать когнитивной перегрузки, мы должны рассмотреть количество и поток информации при участии в обучении пост-симуляции, и для этого я думаю, что важно дать студентам достаточно времени, чтобы отразить и начать с оснований Полем Знание. Послушает разговоры и навыки, затем переходит к более высоким уровням знаний и навыков для достижения метапознания ». Участник 9: «Я твердо верю, что методы допроса с использованием методов благодарного расследования (ИИ) и рефлексивного вопроса с использованием модели таксономии Блума будут способствовать активному обучению и ориентированию на учащихся, одновременно снижая потенциал риска когнитивной перегрузки». Фаза разбора модели направлена на то, чтобы суммировать точки обучения, поднятые во время RLC, и обеспечить реализацию целей обучения. Участник 8: «Очень важно, чтобы и ученик, и фасилитатор согласились с наиболее важными ключевыми идеями и ключевыми аспектами, которые следует учитывать при переходе на практику».
Этическое одобрение было получено в соответствии с номерами протоколов (MRC-01-22-117) и (HSK/PGR/UH/04728). Модель была проверена на трех профессиональных курсах моделирования интенсивной терапии для оценки удобства использования и практичности модели. Достоверность лица модели была оценена рабочей группой совместного проектирования (n = 18) и экспертами по образованию, служащим в качестве учебных директоров (n = 6) для исправления вопросов, связанных с внешностью, грамматикой и процессом. После достоверности лица, достоверность содержания была определена старшими преподавателями медсестер (n = 6), которые были сертифицированы Американским центром полномочий медсестер (ANCC) и служили в качестве планировщиков образования, и (n = 6), у которых было более 10 лет образования, и Опыт преподавания. Опыт работы. Оценка проводилась директорами образования (n = 6). Опыт моделирования. Достоверность контента определяли с использованием коэффициента достоверности содержания (CVR) и индекса достоверности содержания (CVI). Законное метод [52] использовался для оценки CVI, и для оценки CVR использовался метод вальса и Бауселла [53]. Проекты CVR необходимы, полезны, но не необходимы или необязательны. CVI оценивается по четырехбалльной шкале, основанной на актуальности, простоте и ясности, с 1 = не релевантным, 2 = несколько актуальным, 3 = актуальным и 4 = очень актуальным. После проверки достоверности лица и содержания, в дополнение к практическим семинарам, были проведены сеансы ориентации и ориентации для учителей, которые будут использовать эту модель.
Рабочая группа смогла разработать и проверить модель RLC после симуляции для оптимизации навыков клинических рассуждений во время участия в SBE в единицах интенсивной терапии (рисунки 1, 2 и 3). CVR = 1,00, CVI = 1,00, отражая соответствующую достоверность лица и содержания [52, 53].
Модель была создана для группы SBE, где для участников используются захватывающие и сложные сценарии с одинаковыми или разными уровнями опыта, знаний и старшинства. Концептуальная модель RLC была разработана в соответствии с стандартами анализа имитации INACSL [36] и ориентирована на учащихся и самоэкспланирующую, включая рабочие примеры (рисунки 1, 2 и 3). Модель была целенаправленно разработана и разделена на четыре этапа для соответствия стандартам моделирования: начиная с брифинга, с последующим рефлексивным анализом/синтезом, а также заканчивая информацией и кратким изложением. Чтобы избежать потенциального риска когнитивной перегрузки, каждый этап модели целенаправленно разработан в качестве предпосылки для следующего этапа [34].
Влияние факторов старшинства и групповой гармонии на участие в RLC ранее не изучалось [38]. Принимая во внимание практические концепции теории двойной цикла и когнитивной перегрузки в практике моделирования [34, 37], важно учитывать, что участие в группе SBE с различным опытом и уровнями способностей участников в одной и той же имитационной группе является проблемой. Пренебрежение объемом информации, потоком и структурой обучения, а также одновременным использованием быстрых и медленных когнитивных процессов как старшеклассника, так и младших старшеклассников представляет потенциальный риск когнитивной перегрузки [18, 38, 46]. Эти факторы были приняты во внимание при разработке модели RLC, чтобы избежать недоразвитых и/или неоптимальных клинических рассуждений [18, 38]. Важно принять во внимание, что проведение RLC с различными уровнями старшинства и компетентности вызывает эффект доминирования среди старших участников. Это происходит потому, что продвинутые участники склонны избегать изучения основных концепций, что имеет решающее значение для молодых участников для достижения метапознания и вступления в процессы мышления и рассуждений более высокого уровня [38, 47]. Модель RLC предназначена для привлечения старших и младших медсестер посредством благодарного запроса и подхода Delta [45, 46, 51]. Используя эти методы, взгляды старших и младших участников с различными способностями и уровнями опыта будут представлены элементом и обсуждаются рефлексирующими модератором и модераторами разбора [45, 51]. В дополнение к вводу участников симуляции, фасилитатор разведка добавляет свой вклад, чтобы гарантировать, что все коллективные наблюдения всесторонне охватывают каждый момент обучения, тем самым усиливая метапознание для оптимизации клинических рассуждений [10].
Информационный поток и структура обучения с использованием модели RLC рассматриваются с помощью систематического и многоэтапного процесса. Это значит помочь посредникам разбора и гарантировать, что каждый участник четко и уверенно говорит на каждом этапе, прежде чем перейти на следующий этап. Модератор сможет инициировать рефлексивные дискуссии, в которых участвуют все участники, и достигать точки, когда участники различного стажера и уровней способностей соглашаются с лучшими практиками для каждой точки обсуждения, прежде чем перейти к следующему [38]. Использование этого подхода поможет опытным и компетентным участникам поделиться своими вкладами/наблюдениями, в то время как вклад/наблюдения за менее опытными и компетентными участниками будут оценены и обсуждены [38]. Однако для достижения этой цели фасилитаторам придется столкнуться с проблемой балансировки дискуссий и предоставления равных возможностей для старших и младших участников. С этой целью методология модельного обследования была целенаправленно разработана с использованием таксономической модели Bloom, которая объединяет оценочный обзор и метод аддитивной/дельта [45, 46, 51]. Использование этих методов и начиная со знаний и понимания фокусных вопросов/рефлексивных дискуссий побудит менее опытных участников участвовать и активно участвовать в обсуждении, после чего фасилитатор постепенно переходит к более высокого уровня оценки и синтеза вопросов/дискуссий В котором обе стороны должны дать пожилым людям и участникам юниоров есть равные возможности для участия, основываясь на их предыдущем опыте и опыте с клиническими навыками или сценариями имитации. Этот подход поможет менее опытным участникам активно участвовать и извлечь выгоду из опыта, разделяемого более опытными участниками, а также вклад в фасилитатор по разведке. С другой стороны, модель разработана не только для SBE с различными способностями участников и уровнями опыта, но и для участников группы SBE с аналогичным уровнем опыта и способностей. Модель была разработана для облегчения плавного и систематического движения группы от акцента на знаниях и понимании до акцента на синтезе и оценке для достижения целей обучения. Структура и процессы модели предназначены для того, чтобы соответствовать группам моделирования различных и равных способностей и уровней опыта.
Кроме того, хотя SBE в области здравоохранения в сочетании с RLC используется для развития клинических рассуждений и компетентности у практиков [22,30,38], однако соответствующие факторы должны учитываться, связанные с сложностью случая и потенциальными рисками когнитивной перегрузки, особенно Когда участники включали сценарии SBE, смоделировавшие очень сложные, критически больные пациенты, требующие немедленного вмешательства и критического принятия решений [2,18,37,38,47,48]. С этой целью важно принять во внимание тенденцию как опытных, так и менее опытных участников одновременно переключаться между аналитическими и не аналитическими системами при участии в SBE, и установить основанный на фактических данных подход, который позволяет как пожилой, так и молодой Студенты активно участвовать в учебном процессе. Таким образом, модель была разработана таким образом, что, независимо от сложности представленного моделируемого случая, фасилитатор должен обеспечить, чтобы аспекты знаний и фонового понимания как старших, так и младших участников сначала покрыты, а затем постепенно и рефлексивно разработаны, чтобы облегчить анализ. синтез и понимание. Оценочный аспект. Это поможет младшим студентам построить и консолидировать то, что они узнали, и поможет старшим студентам синтезировать и развивать новые знания. Это будет соответствовать требованиям для процесса рассуждений, принимая во внимание предыдущий опыт и способности каждого участника, и будет иметь общий формат, который касается тенденции учеников старших классов и младших средних школ одновременно перемещаться между аналитическими и неналитическими системами, тем самым Обеспечение оптимизации клинических рассуждений.
Кроме того, имитационные фасилитаторы/дебриферы могут испытывать трудности с освоением навыков имитации имитации. Считается, что использование сценариев когнитивного разбора эффективно для улучшения приобретения знаний и поведенческих навыков фасилитаторов по сравнению с теми, кто не использует сценарии [54]. Сценарии - это когнитивный инструмент, который может способствовать моделированию учителей и улучшить навыки разбора, особенно для учителей, которые все еще консолидируют свой опыт разбора [55]. Достигнуть большую удобство использования и разработать удобные для пользователя модели. (Рисунок 2 и Рисунок 3).
Параллельная интеграция плюс/Delta, оценки обследования и методов таксономии Bloom еще не была рассмотрена в настоящее время доступных моделирования модели и моделей рефлексии. Интеграция этих методов подчеркивает инновации модели RLC, в которой эти методы интегрированы в один формат для достижения оптимизации клинических рассуждений и ориентированности на учащихся. Медицинские педагоги могут извлечь выгоду из моделирования группы SBE, используя модель RLC для улучшения и оптимизации клинических способностей участников. Сценарии модели могут помочь преподавателям овладеть процессом рефлексивного опроса и укрепить их навыки, чтобы стать уверенным и компетентным фасилитатором.
SBE может включать в себя множество различных методов и методов, включая, помимо прочего, SBE на основе манекей, симуляторы задач, симуляторы пациентов, стандартизированные пациенты, виртуальную и дополненную реальность. Учитывая, что отчетность является одним из важных критериев моделирования, моделируемая модель RLC может использоваться в качестве модели отчетности при использовании этих режимов. Более того, хотя модель была разработана для дисциплины сестринского дела, она обладает потенциалом для использования в межпрофессиональном здравоохранении SBE, подчеркивая необходимость будущих исследовательских инициатив для проверки модели RLC на межпрофессиональное образование.
Разработка и оценка пост-симуляционной модели RLC для сестринского ухода в подразделениях интенсивной терапии SBE. Будущая оценка/валидация модели рекомендуется для увеличения обобщения модели для использования в других дисциплинах здравоохранения и межпрофессиональной SBE.
Модель была разработана совместной рабочей группой, основанной на теории и концепции. Чтобы улучшить обоснованность и обобщения модели, в будущем может быть рассмотрено использование повышенных мер надежности для сравнительных исследований.
Чтобы свести к минимуму ошибки практики, практикующие врачи должны обладать эффективными навыками клинических рассуждений, чтобы обеспечить безопасное и соответствующее принятие клинических решений. Использование SBE RLC в качестве метода разбора способствует развитию знаний и практических навыков, необходимых для развития клинических рассуждений. Однако многомерный характер клинических рассуждений, связанный с предыдущим опытом и воздействием, изменениями в способности, объеме и потоке информации и сложностью сценариев моделирования, подчеркивает важность разработки моделей RLC после симуляции, посредством которых клинические рассуждения могут быть активными и эффективно реализовано. навыки. Игнорирование этих факторов может привести к недоразвитым и неоптимальным клиническим рассуждениям. Модель RLC была разработана для решения этих факторов для оптимизации клинических рассуждений при участии в групповой моделировании. Для достижения этой цели модель одновременно интегрирует плюс/минус оценочный запрос и использование таксономии Блума.
Наборы данных, используемые и/или проанализированные во время текущего исследования, доступны от соответствующего автора по разумному запросу.
Даниэль М., Ренцич Дж., Дурнинг С.Дж., Холмбо Е., Сантен С.А., Ланг В., Рэтклифф Т., Гордон Д., Хейст Б., Любарски С., Эстрада Ка. Методы оценки клинических рассуждений: рекомендации по обзору и практике. Академия медицинских наук. 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. Сравнение литературы по клиническим рассуждениям среди медицинских профессий : Обзор обзора. BMC Medical Education. 2020; 20 (1): 1–1.
Guerrero JG. Модель рассуждения практики медсестер: искусство и наука о клинических рассуждениях, принятии решений и суждения в сестринском деле. Откройте журнал медсестры. 2019; 9 (2): 79–88.
Almomani E, Alraouch T, Saada O, Al Nsour A, Kamble M, Samuel J, Atallah K, Mustafa E. Диалог рефлексивного обучения как метод клинического обучения и преподавания в критической помощи. Катарский медицинский журнал. 2020; 2019; 1 (1): 64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, De Faria RM, Maria JP, Schmidt HG Как диагностические навыки студентов получают выгоду от практики в клинических случаях? Влияние структурированного отражения на будущие диагнозы одинаковых и новых расстройств. Академия медицинских наук. 2014; 89 (1): 121–7.
Tutticci N, Theobald KA, Ramsbotham J, Johnston S. Изучение ролей наблюдателей и клинических рассуждений в моделировании: обзор Scoping. Практика образования медсестры 2022 года 20 января: 103301.
Эдвардс I, Джонс М., Карр Дж., Браунак-Мейер А., Дженсен Г.М. Стратегии клинических рассуждений в физиотерапии. Физиотерапия. 2004; 84 (4): 312–30.
Kuiper R, Pesut D, Kautz D. Содействие саморегуляции навыков клинических рассуждений у студентов-медиков. Открытый журнал медсестры 2009; 3: 76.
Леветт-Джонс Т., Хоффман К., Демпси Дж., Жон Си, Нобл Д., Нортон К.А., Рош Дж., Хикки Н. «Пять прав» клинических рассуждений: образовательная модель для улучшения студентов-медсестер клинической компетенции при выявлении и управлении ат- рискнуть пациентам. Сестринское образование сегодня. 2010; 30 (6): 515–20.
Brentnall J, Thackray D, Judd B. Оценка клинических рассуждений студентов -медиков в условиях размещения и моделирования: систематический обзор. Международный журнал экологических исследований, общественное здравоохранение. 2022; 19 (2): 936.
Chamberlain D, Pollock W, Fulbrook P. Acccn Стандарты для ухода за интенсивной терапией: систематический обзор, разработка и оценка доказательств. Экстренная Австралия. 2018; 31 (5): 292–302.
Cunha LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. Неопределенность в клинических рассуждениях при уходе за посадочной кости: интегративный обзор, основанный на моделях неопределенности в сложных условиях здравоохранения. J Периоперационная медсестра. 2022; 35 (2): E32–40.
Риваз М., Таваколиния М., Моменсаб М. Профессиональная практика медсестер для интенсивной терапии и ее связь с результатами сестринского дела: исследование моделирования структурных уравнений. Scand J Caring Sci. 2021; 35 (2): 609–15.
Suvardianto H, Astuti VV, компетентность. Журнал по сестринскому делу и практике интенсивной терапии обмен для студентов -медсестер в отделении интенсивной терапии (JSCC). Журнал Strada Ilmia Kesehatan. 2020; 9 (2): 686–93.
Liev B, Dejen Tilahun A, Kasyu T. Знания, отношение и факторы, связанные с физической оценкой среди медсестер интенсивной терапии: многоцентровое перекрестное исследование. Исследовательская практика в области интенсивной терапии. 2020; 9145105.
Sullivan J., Hugill K., A. Elraush TA, Mathias J., Alkhetimi Mo Pilot Внедрение рамки компетенции для медсестер и акушерки в культурном контексте ближневосточной страны. Практика образования медсестры. 2021; 51: 102969.
Wang MS, Thor E, Hudson JN. Тестирование достоверности процесса ответа в тестах по согласованности сценариев: подход Antly-Aloud. Международный журнал медицинского образования. 2020; 11: 127.
Кан Х, Кан Хи. Влияние имитационного образования на навыки клинических рассуждений, клиническую компетентность и удовлетворенность образования. J Корея академического и промышленного сотрудничества. 2020; 21 (8): 107–14.
Diekmann P, Thorgeirsen K, Kvindesland SA, Thomas L, Bushell W, Langley Ersdal H. Использование моделирования для подготовки и улучшения ответов на вспышки инфекционных заболеваний, такие как Covid-19: Практические советы и ресурсы от Норвегии, Дании и Великобритании. Усовершенствованное моделирование. 2020; 5 (1): 1–0.
Liose L, Lopreiato J, основатель D, Чанг Т.П., Робертсон Дж. М., Андерсон М., Диас Д.А., Испания А.Е., редакторы. (Ассоциированный редактор) и Терминология и концепции Рабочая группа, Словарь моделирования здравоохранения - Второе издание. Роквилл, Мэриленд: Агентство по исследованиям и качеству здравоохранения. Январь 2020: 20-0019.
Брукс А., Брачман С., Капрас Б., Накаджима А., Тайерман Дж., Джайн Л., Сальветти Ф., Гарднер Р., Минехарт Р., Бертагни Б. Дополненная реальность для имитации здравоохранения. Последние достижения в области виртуальных технологий пациентов для инклюзивного благополучия. Геймификация и симуляция. 2020; 196: 103–40.
Alamrani MH, Alammal KA, Alqahtani SS, Salem oa Сравнение влияния моделирования и традиционных методов преподавания на навыки критического мышления и уверенность в себе у студентов-медсестер. J Сестринский исследовательский центр. 2018; 26 (3): 152–7.
Kiernan LK оценивать способность и доверие с использованием методов моделирования. Уход 2018; 48 (10): 45.
Время сообщения: январь-08-2024