Beoefenaars moeten beschikken over effectieve klinische redeneervaardigheden om passende en veilige klinische beslissingen te nemen en fouten in de praktijk te voorkomen. Slecht ontwikkelde klinische redeneervaardigheden kunnen de patiëntveiligheid in gevaar brengen en de zorg of behandeling vertragen, met name op intensive care- en spoedeisende hulpafdelingen. Simulatiegebaseerde training maakt gebruik van reflectieve leergesprekken na een simulatie als nabesprekingsmethode om klinische redeneervaardigheden te ontwikkelen en tegelijkertijd de patiëntveiligheid te waarborgen. Vanwege de multidimensionale aard van klinisch redeneren, het potentiële risico op cognitieve overbelasting en het verschil in gebruik van analytische (hypothetisch-deductieve) en niet-analytische (intuïtieve) klinische redeneerprocessen tussen gevorderde en beginnende deelnemers aan de simulatie, is het echter belangrijk om rekening te houden met ervaring, vaardigheden, factoren gerelateerd aan de informatiestroom en -hoeveelheid, en de complexiteit van de casus om klinisch redeneren te optimaliseren door middel van reflectieve leergesprekken in groepsverband na de simulatie als nabesprekingsmethode. Ons doel is om de ontwikkeling te beschrijven van een model voor reflectieve leergesprekken na de simulatie, dat rekening houdt met meerdere factoren die van invloed zijn op het bereiken van optimale klinische redeneervaardigheden.
Een co-design werkgroep (N = 18), bestaande uit artsen, verpleegkundigen, onderzoekers, docenten en patiëntenvertegenwoordigers, werkte via opeenvolgende workshops samen aan de ontwikkeling van een reflectief leerdialoogmodel na de simulatie. De co-design werkgroep ontwikkelde het model via een theoretisch en conceptueel proces en een meerfasige collegiale toetsing. De parallelle integratie van plus/minus-beoordelingsonderzoek en de taxonomie van Bloom wordt geacht het klinisch redeneren van deelnemers aan de simulatieactiviteiten te optimaliseren. De methoden Content Validity Index (CVI) en Content Validity Ratio (CVR) werden gebruikt om de facevaliditeit en inhoudsvaliditeit van het model vast te stellen.
Er is een reflectiedialoogmodel voor na de simulatie ontwikkeld en getest. Het model wordt ondersteund door uitgewerkte voorbeelden en richtlijnen voor het schrijven van een script. De facevaliditeit en inhoudsvaliditeit van het model zijn beoordeeld en bevestigd.
Het nieuwe co-designmodel is ontwikkeld met inachtneming van de vaardigheden en capaciteiten van de verschillende deelnemers aan de modellering, de informatiestroom en -hoeveelheid, en de complexiteit van de modelleringscases. Deze factoren worden geacht het klinisch redeneren tijdens groepssimulaties te optimaliseren.
Klinisch redeneren wordt beschouwd als de basis van de klinische praktijk in de gezondheidszorg [ 1 , 2 ] en een belangrijk element van klinische competentie [ 1 , 3 , 4 ]. Het is een reflectief proces dat zorgverleners gebruiken om de meest geschikte interventie voor elke klinische situatie die ze tegenkomen te identificeren en te implementeren [ 5 , 6 ]. Klinisch redeneren wordt beschreven als een complex cognitief proces dat formele en informele denkstrategieën gebruikt om informatie over een patiënt te verzamelen en te analyseren, het belang van die informatie te evalueren en de waarde van alternatieve handelwijzen te bepalen [ 7 , 8 ]. Het is afhankelijk van het vermogen om aanwijzingen te verzamelen, informatie te verwerken en het probleem van de patiënt te begrijpen om de juiste actie te ondernemen voor de juiste patiënt, op het juiste moment en om de juiste reden [ 9 , 10 ].
Alle zorgverleners worden geconfronteerd met de noodzaak om complexe beslissingen te nemen in omstandigheden van grote onzekerheid [11]. In de intensive care en spoedeisende hulp doen zich klinische situaties en noodsituaties voor waarbij onmiddellijke reactie en interventie cruciaal zijn om levens te redden en de patiëntveiligheid te waarborgen [12]. Slechte klinische redeneervaardigheden en competentie in de intensive care worden geassocieerd met hogere percentages klinische fouten, vertragingen in de zorg of behandeling [13] en risico's voor de patiëntveiligheid [14,15,16]. Om praktische fouten te voorkomen, moeten zorgverleners competent zijn en effectieve klinische redeneervaardigheden bezitten om veilige en passende beslissingen te nemen [16, 17, 18]. Het niet-analytische (intuïtieve) redeneerproces is het snelle proces dat de voorkeur geniet van professionele zorgverleners. Analytische (hypothetisch-deductieve) redeneerprocessen daarentegen zijn inherent trager, weloverwogener en worden vaker gebruikt door minder ervaren zorgverleners [2, 19, 20]. Gezien de complexiteit van de klinische omgeving in de gezondheidszorg en het potentiële risico op fouten in de praktijk [14,15,16], wordt simulatiegebaseerd onderwijs (SBE) vaak gebruikt om zorgverleners de mogelijkheid te bieden competenties en klinisch redeneervermogen te ontwikkelen in een veilige omgeving en blootstelling aan een verscheidenheid aan uitdagende casussen, terwijl de patiëntveiligheid gewaarborgd blijft [21, 22, 23, 24].
De Society for Simulation in Health (SSH) definieert simulatie als “een technologie die een situatie of omgeving creëert waarin mensen representaties van gebeurtenissen uit het echte leven ervaren met als doel oefening, training, evaluatie, testen of het verkrijgen van inzicht in menselijke systemen of gedrag.” [23] Goed gestructureerde simulatiesessies bieden deelnemers de mogelijkheid zich onder te dompelen in scenario's die klinische situaties simuleren, terwijl de veiligheidsrisico's worden verminderd [24,25] en klinisch redeneren te oefenen door middel van gerichte leermogelijkheden [21,24,26,27,28]. SBE verbetert de klinische praktijkervaringen en stelt studenten bloot aan klinische ervaringen die ze mogelijk niet in de praktijk hebben meegemaakt [24, 29]. Dit is een niet-bedreigende, schuldvrije, begeleide, veilige en risicoarme leeromgeving. Het bevordert de ontwikkeling van kennis, klinische vaardigheden, bekwaamheden, kritisch denken en klinisch redeneren [22,29,30,31] en kan zorgprofessionals helpen de emotionele stress van een situatie te overwinnen, waardoor het leervermogen wordt verbeterd [22, 27, 28]. , 30, 32].
Om de effectieve ontwikkeling van klinisch redeneervermogen en besluitvormingsvaardigheden via SBE te ondersteunen, moet aandacht worden besteed aan het ontwerp, het sjabloon en de structuur van het nabesprekingsproces na de simulatie [24, 33, 34, 35]. Reflectieve leergesprekken (RLC's) na de simulatie werden gebruikt als nabesprekingstechniek om deelnemers te helpen reflecteren, hun acties te verklaren en de kracht van collegiale ondersteuning en groepsdenken te benutten in de context van teamwork [32, 33, 36]. Het gebruik van groeps-RLC's brengt het potentiële risico met zich mee van onderontwikkeld klinisch redeneervermogen, met name in relatie tot de uiteenlopende vaardigheden en ervaringsniveaus van de deelnemers. Het duale procesmodel beschrijft de multidimensionale aard van klinisch redeneren en de verschillen in de neiging van senior artsen om analytische (hypothetisch-deductieve) redeneerprocessen te gebruiken en junior artsen om niet-analytische (intuïtieve) redeneerprocessen te gebruiken [34, 37]. Deze duale redeneerprocessen brengen de uitdaging met zich mee om optimale redeneerprocessen aan te passen aan verschillende situaties. Het is onduidelijk en controversieel hoe analytische en niet-analytische methoden effectief kunnen worden ingezet wanneer er senior en junior deelnemers in dezelfde modelleergroep zitten. Middelbare scholieren en leerlingen van de onderbouw van het voortgezet onderwijs met verschillende vaardigheden en ervaringsniveaus nemen deel aan simulatiescenario's van uiteenlopende complexiteit [34, 37]. Het multidimensionale karakter van klinisch redeneren is geassocieerd met een potentieel risico op onderontwikkeld klinisch redeneren en cognitieve overbelasting, met name wanneer beoefenaars deelnemen aan groeps-SBE's met verschillende casuscomplexiteit en ervaringsniveaus [38]. Het is belangrijk op te merken dat, hoewel er een aantal debriefingmodellen bestaan die gebruikmaken van RLC, geen van deze modellen specifiek is ontworpen voor de ontwikkeling van klinische redeneervaardigheden, waarbij rekening wordt gehouden met ervaring, competentie, informatiestroom en -volume, en complexiteitsfactoren van het model [38, 39]. Dit alles vereist de ontwikkeling van een gestructureerd model dat rekening houdt met verschillende bijdragen en beïnvloedende factoren om klinisch redeneren te optimaliseren, terwijl RLC na de simulatie als rapportagemethode wordt geïntegreerd. We beschrijven een theoretisch en conceptueel onderbouwd proces voor het gezamenlijk ontwerpen en ontwikkelen van een RLC (Relational Learning Center) na een simulatie. Er is een model ontwikkeld om klinische redeneervaardigheden te optimaliseren tijdens deelname aan SBE (Simulation-Based Education), waarbij rekening is gehouden met een breed scala aan faciliterende en beïnvloedende factoren om een optimale ontwikkeling van klinische redeneervaardigheden te bereiken.
Het RLC-model na de simulatie is gezamenlijk ontwikkeld op basis van bestaande modellen en theorieën over klinisch redeneren, reflectief leren, onderwijs en simulatie. Om het model gezamenlijk te ontwikkelen, werd een samenwerkingsgroep (N = 18) gevormd, bestaande uit 10 intensive care-verpleegkundigen, een intensivist en drie vertegenwoordigers van eerder opgenomen patiënten van verschillende niveaus, ervaring en geslacht. Daarnaast waren er een intensive care-afdeling, 2 onderzoeksassistenten en 2 senior verpleegkundigen-docenten. Deze innovatie op het gebied van co-design is ontworpen en ontwikkeld door middel van samenwerking tussen belanghebbenden met praktijkervaring in de gezondheidszorg, zowel zorgprofessionals die betrokken zijn bij de ontwikkeling van het voorgestelde model als andere belanghebbenden zoals patiënten [40,41,42]. Het betrekken van patiëntenvertegenwoordigers bij het co-designproces kan de waarde ervan verder verhogen, aangezien het uiteindelijke doel van het programma is om de patiëntenzorg en -veiligheid te verbeteren [43].
De werkgroep organiseerde zes workshops van 2 tot 4 uur om de structuur, processen en inhoud van het model te ontwikkelen. De workshop omvatte discussie, oefening en simulatie. Elementen van het model zijn gebaseerd op een reeks evidence-based bronnen, modellen, theorieën en raamwerken. Deze omvatten: de constructivistische leertheorie [44], het dual loop-concept [37], de klinische redeneerlus [10], de appreciative inquiry (AI)-methode [45] en de reporting plus/delta-methode [46]. Het model werd gezamenlijk ontwikkeld op basis van de INACSL-normen voor debriefingprocessen van de International Nurses Association voor klinisch en simulatieonderwijs [36] en werd gecombineerd met uitgewerkte voorbeelden om een zelfverklarend model te creëren. Het model werd ontwikkeld in vier fasen: voorbereiding op een reflectieve leerdialoog na de simulatie, initiatie van een reflectieve leerdialoog, analyse/reflectie en debriefing (Figuur 1). De details van elke fase worden hieronder besproken.
De voorbereidende fase van het model is bedoeld om deelnemers psychologisch voor te bereiden op de volgende fase en hun actieve deelname en betrokkenheid te vergroten, terwijl tegelijkertijd de psychologische veiligheid wordt gewaarborgd [36, 47]. Deze fase omvat een introductie van het doel en de doelstellingen; de verwachte duur van de RLC; de verwachtingen van de begeleider en de deelnemers tijdens de RLC; een locatieoriëntatie en de opzet van de simulatie; het waarborgen van vertrouwelijkheid in de leeromgeving en het vergroten en verbeteren van de psychologische veiligheid. De volgende representatieve reacties van de co-design werkgroep werden in de pre-ontwikkelingsfase van het RLC-model in overweging genomen. Deelnemer 7: “Als verpleegkundige in de eerstelijnszorg zou ik, als ik deelnam aan een simulatie zonder de context van een scenario en er ouderen aanwezig waren, waarschijnlijk niet deelnemen aan het gesprek na de simulatie, tenzij ik het gevoel had dat mijn psychologische veiligheid werd gerespecteerd. “Wees beschermd en er zullen geen gevolgen zijn.” Deelnemer 4: “Ik geloof dat focus en het vroegtijdig vaststellen van basisregels de leerlingen na de simulatie zullen helpen. Actieve deelname aan reflectieve leergesprekken.”
De eerste fasen van het RLC-model omvatten het verkennen van de gevoelens van de deelnemer, het beschrijven van de onderliggende processen en het diagnosticeren van het scenario, en het opsommen van de positieve en negatieve ervaringen van de deelnemer, maar geen analyse. Het model is in deze fase ontworpen om kandidaten aan te moedigen zelf- en taakgericht te zijn, en zich mentaal voor te bereiden op een diepgaande analyse en reflectie [24, 36]. Het doel is om het potentiële risico op cognitieve overbelasting te verminderen [48], vooral voor degenen die nieuw zijn in het onderwerp modelleren en geen eerdere klinische ervaring hebben met de vaardigheid/het onderwerp [49]. Door deelnemers te vragen de gesimuleerde casus kort te beschrijven en diagnostische aanbevelingen te doen, kan de begeleider ervoor zorgen dat de studenten in de groep een basis- en algemeen begrip van de casus hebben voordat ze overgaan naar de uitgebreide analyse-/reflectiefase. Bovendien zal het uitnodigen van deelnemers in deze fase om hun gevoelens in gesimuleerde scenario's te delen, hen helpen de emotionele stress van de situatie te overwinnen, waardoor het leerproces wordt bevorderd [24, 36]. Het aanpakken van emotionele kwesties zal de RLC-facilitator ook helpen te begrijpen hoe de gevoelens van deelnemers de individuele en groepsprestaties beïnvloeden, en dit kan kritisch worden besproken tijdens de reflectie-/analysefase. De Plus/Delta-methode is ingebouwd in deze fase van het model als een voorbereidende en beslissende stap voor de reflectie-/analysefase [46]. Met behulp van de Plus/Delta-aanpak kunnen zowel deelnemers als studenten hun observaties, gevoelens en ervaringen van de simulatie verwerken/opsommen, die vervolgens punt voor punt kunnen worden besproken tijdens de reflectie-/analysefase van het model [46]. Dit zal deelnemers helpen een metacognitieve staat te bereiken door middel van gerichte en geprioriteerde leermogelijkheden om klinisch redeneren te optimaliseren [24, 48, 49]. De volgende representatieve reacties van de co-design werkgroep werden in overweging genomen tijdens de initiële ontwikkeling van het RLC-model. Deelnemer 2: “Ik denk dat we, als patiënt die zelf eerder op de IC heeft gelegen, rekening moeten houden met de gevoelens en emoties van de gesimuleerde studenten. Ik breng dit punt ter sprake omdat ik tijdens mijn opname hoge niveaus van stress en angst heb waargenomen, vooral onder zorgverleners op de intensive care, en in noodsituaties. Dit model moet rekening houden met de stress en emoties die gepaard gaan met het simuleren van de ervaring.” Deelnemer 16: “Als docent vind ik het erg belangrijk om de Plus/Delta-methode te gebruiken, zodat studenten worden aangemoedigd om actief deel te nemen door de goede dingen en de verbeterpunten die ze tijdens het simulatiescenario hebben ervaren te benoemen.”
Hoewel de voorgaande fasen van het model cruciaal zijn, is de analyse-/reflectiefase het belangrijkst voor het optimaliseren van klinisch redeneren. Deze fase is ontworpen om geavanceerde analyse/synthese en diepgaande analyse te bieden op basis van klinische ervaring, competenties en de impact van de gemodelleerde onderwerpen; het RLC-proces en de structuur; de hoeveelheid verstrekte informatie om cognitieve overbelasting te voorkomen; effectief gebruik van reflectieve vragen; en methoden voor het bereiken van leerlinggericht en actief leren. Op dit punt worden klinische ervaring en bekendheid met simulatieonderwerpen in drie delen verdeeld om rekening te houden met verschillende ervarings- en vaardigheidsniveaus: ten eerste: geen eerdere klinische beroepservaring/geen eerdere blootstelling aan simulatieonderwerpen, ten tweede: klinische beroepservaring, kennis en vaardigheden/geen eerdere blootstelling aan modelleeronderwerpen. Ten derde: klinische beroepservaring, kennis en vaardigheden/professionele ervaring/eerdere blootstelling aan modelleeronderwerpen. Deze classificatie is bedoeld om tegemoet te komen aan de behoeften van mensen met verschillende ervarings- en vaardigheidsniveaus binnen dezelfde groep, waardoor de neiging van minder ervaren professionals om analytisch te redeneren in evenwicht wordt gebracht met de neiging van meer ervaren professionals om niet-analytische redeneervaardigheden te gebruiken [19, 20, 34]. [37]. Het RLC-proces was gestructureerd rond de cyclus van klinisch redeneren [10], het reflectieve modelleringskader [47] en de theorie van ervaringsgericht leren [50]. Dit wordt bereikt door een aantal processen: interpretatie, differentiatie, communicatie, gevolgtrekking en synthese.
Om cognitieve overbelasting te voorkomen, werd overwogen om een leerlinggericht en reflectief spreekproces te bevorderen met voldoende tijd en mogelijkheden voor deelnemers om te reflecteren, analyseren en synthetiseren om zelfvertrouwen te bereiken. Cognitieve processen tijdens RLC worden aangepakt door middel van consolidatie-, bevestigings-, vormgevings- en consolidatieprocessen gebaseerd op het double-loop framework [37] en de cognitieve belastingstheorie [48]. Een gestructureerd dialoogproces en voldoende tijd voor reflectie, rekening houdend met zowel ervaren als onervaren deelnemers, zal het potentiële risico op cognitieve belasting verminderen, vooral in complexe simulaties met uiteenlopende voorkennis, blootstellingen en vaardigheidsniveaus van deelnemers. Na de scène. De reflectieve vraagtechniek van het model is gebaseerd op Bloom's taxonomisch model [51] en de methoden van appreciative inquiry (AI) [45], waarbij de gemodelleerde facilitator het onderwerp stapsgewijs, socratisch en reflectief benadert. Stel vragen, beginnend met kennisgerichte vragen, en richt je op vaardigheden en kwesties die verband houden met redeneren. Deze vraagtechniek zal de optimalisatie van klinisch redeneren verbeteren door actieve deelname van de deelnemers en progressief denken te stimuleren met minder risico op cognitieve overbelasting. De volgende representatieve reacties van de co-design werkgroep werden meegenomen in de analyse-/reflectiefase van de ontwikkeling van het RLC-model. Deelnemer 13: "Om cognitieve overbelasting te voorkomen, moeten we rekening houden met de hoeveelheid en de informatiestroom tijdens leergesprekken na de simulatie. Ik denk dat het cruciaal is om studenten voldoende tijd te geven om te reflecteren en te beginnen met de basis. Kennis initieert gesprekken en vaardigheden, waarna men overgaat naar hogere niveaus van kennis en vaardigheden om metacognitie te bereiken." Deelnemer 9: "Ik ben ervan overtuigd dat vraagtechnieken met behulp van Appreciative Inquiry (AI) en reflectieve vragen op basis van Bloom's taxonomie actief leren en leerlinggerichtheid bevorderen, terwijl het risico op cognitieve overbelasting wordt verminderd." De debriefingfase van het model is bedoeld om de leerpunten die tijdens het RLC naar voren zijn gekomen samen te vatten en ervoor te zorgen dat de leerdoelen worden bereikt. Deelnemer 8: "Het is erg belangrijk dat zowel de cursist als de begeleider het eens zijn over de belangrijkste kernideeën en aspecten waarmee rekening moet worden gehouden bij de overgang naar de praktijk."
Ethische goedkeuring werd verkregen onder protocolnummers (MRC-01-22-117) en (HSK/PGR/UH/04728). Het model werd getest in drie professionele simulatiecursussen voor intensive care om de bruikbaarheid en praktische toepasbaarheid ervan te evalueren. De facevaliditeit van het model werd beoordeeld door een co-design werkgroep (N = 18) en onderwijsdeskundigen die als onderwijsleiders fungeerden (N = 6) om problemen met betrekking tot vormgeving, grammatica en proces te corrigeren. Na de facevaliditeit werd de inhoudsvaliditeit vastgesteld door senior verpleegkundige docenten (N = 6) die gecertificeerd waren door het American Nurses Credentialing Center (ANCC) en als onderwijsplanners fungeerden, en (N = 6) die meer dan 10 jaar onderwijs- en leservaring hadden. Werkervaring De beoordeling werd uitgevoerd door onderwijsleiders (N = 6). Ervaring met modelleren. De inhoudsvaliditeit werd bepaald met behulp van de Content Validity Ratio (CVR) en de Content Validity Index (CVI). De Lawshe-methode [52] werd gebruikt om de CVI te schatten, en de methode van Waltz en Bausell [53] werd gebruikt om de CVR te schatten. CVR-projecten zijn noodzakelijk, nuttig, maar niet noodzakelijk of optioneel. De CVI wordt beoordeeld op een vierpuntsschaal op basis van relevantie, eenvoud en duidelijkheid, waarbij 1 = niet relevant, 2 = enigszins relevant, 3 = relevant en 4 = zeer relevant. Na verificatie van de gezichts- en inhoudsvaliditeit werden, naast de praktische workshops, oriëntatie- en introductiesessies gehouden voor docenten die het model zullen gebruiken.
De werkgroep was in staat een RLC-model na de simulatie te ontwikkelen en te testen om de klinische redeneervaardigheden te optimaliseren tijdens deelname aan SBE op intensive care-afdelingen (figuren 1, 2 en 3). CVR = 1,00, CVI = 1,00, wat een passende gezichts- en inhoudsvaliditeit weerspiegelt [52, 53].
Het model is ontwikkeld voor groeps-SBE, waarbij spannende en uitdagende scenario's worden gebruikt voor deelnemers met dezelfde of verschillende ervaringsniveaus, kennis en senioriteit. Het conceptuele RLC-model is ontwikkeld volgens de INACSL-standaarden voor vluchtsimulatieanalyse [36] en is leerlinggericht en zelfverklarend, inclusief uitgewerkte voorbeelden (figuren 1, 2 en 3). Het model is doelgericht ontwikkeld en verdeeld in vier fasen om te voldoen aan de modelleringsnormen: beginnend met een briefing, gevolgd door reflectieve analyse/synthese en eindigend met informatie en samenvatting. Om het potentiële risico van cognitieve overbelasting te vermijden, is elke fase van het model doelgericht ontworpen als een voorwaarde voor de volgende fase [34].
De invloed van senioriteit en groepsharmonie op de deelname aan RLC is nog niet eerder onderzocht [38]. Rekening houdend met de praktische concepten van de dubbele lus en de theorie van cognitieve overbelasting in de simulatiepraktijk [34, 37], is het belangrijk te bedenken dat deelname aan groeps-SBE met deelnemers van verschillende ervarings- en vaardigheidsniveaus binnen dezelfde simulatiegroep een uitdaging vormt. Het negeren van de hoeveelheid informatie, de informatiestroom en de structuur van het leren, evenals het gelijktijdige gebruik van snelle en trage cognitieve processen door zowel middelbare scholieren als leerlingen van de onderbouw van het voortgezet onderwijs, vormt een potentieel risico op cognitieve overbelasting [18, 38, 46]. Met deze factoren is rekening gehouden bij de ontwikkeling van het RLC-model om onderontwikkelde en/of suboptimale klinische redenering te voorkomen [18, 38]. Het is belangrijk om te bedenken dat het uitvoeren van RLC met verschillende niveaus van senioriteit en competentie een dominantie-effect veroorzaakt onder de meer ervaren deelnemers. Dit komt doordat gevorderde deelnemers de neiging hebben om basisconcepten te vermijden, wat cruciaal is voor jongere deelnemers om metacognitie te bereiken en hogere denk- en redeneerprocessen te ontwikkelen [38, 47]. Het RLC-model is ontworpen om senior en junior verpleegkundigen te betrekken via waarderend onderzoek en de delta-aanpak [45, 46, 51]. Met behulp van deze methoden worden de standpunten van senior en junior deelnemers met verschillende vaardigheden en ervaringsniveaus punt voor punt gepresenteerd en reflectief besproken door de debriefingmoderator en co-moderators [45, 51]. Naast de inbreng van de simulatiedeelnemers voegt de debriefingfacilitator zijn of haar inbreng toe om ervoor te zorgen dat alle collectieve observaties elk leermoment volledig bestrijken, waardoor metacognitie wordt bevorderd om klinisch redeneren te optimaliseren [10].
De informatiestroom en de leerstructuur van het RLC-model worden aangepakt via een systematisch proces in meerdere stappen. Dit is bedoeld om debriefingfacilitatoren te ondersteunen en ervoor te zorgen dat elke deelnemer in elke fase duidelijk en zelfverzekerd spreekt voordat hij of zij naar de volgende fase gaat. De moderator kan reflectieve discussies initiëren waaraan alle deelnemers deelnemen en een punt bereiken waarop deelnemers van verschillende senioriteit en vaardigheidsniveaus het eens zijn over de beste werkwijzen voor elk discussiepunt voordat ze naar het volgende gaan [38]. Deze aanpak helpt ervaren en competente deelnemers hun bijdragen/observaties te delen, terwijl de bijdragen/observaties van minder ervaren en competente deelnemers worden beoordeeld en besproken [38]. Om dit doel te bereiken, moeten facilitatoren echter de uitdaging aangaan om discussies in evenwicht te brengen en gelijke kansen te bieden aan senior en junior deelnemers. Hiertoe is de methodologie van het modelonderzoek doelgericht ontwikkeld met behulp van Bloom's taxonomische model, dat evaluatieve enquêtes en de additieve/delta-methode combineert [45, 46, 51]. Door deze technieken te gebruiken en te beginnen met kennis en begrip van de centrale vragen/reflectieve discussies, worden minder ervaren deelnemers aangemoedigd om actief deel te nemen aan de discussie. Vervolgens zal de facilitator geleidelijk overgaan naar een hoger niveau van evaluatie en synthese van de vragen/discussies, waarbij beide partijen hun mening moeten geven. Zowel ervaren als minder ervaren deelnemers krijgen een gelijke kans om deel te nemen op basis van hun eerdere ervaring en ervaring met klinische vaardigheden of gesimuleerde scenario's. Deze aanpak helpt minder ervaren deelnemers actief deel te nemen en te profiteren van de gedeelde ervaringen van meer ervaren deelnemers, evenals van de input van de debriefingfacilitator. Aan de andere kant is het model niet alleen ontworpen voor simulatiegebaseerde evaluaties (SBE's) met deelnemers van verschillende niveaus en ervaring, maar ook voor SBE-groepen met vergelijkbare ervaring en vaardigheden. Het model is ontworpen om een soepele en systematische overgang van de focus op kennis en begrip naar een focus op synthese en evaluatie te faciliteren, om zo de leerdoelen te bereiken. De structuur en processen van het model zijn ontworpen om te passen bij modelleergroepen met verschillende en gelijke niveaus van vaardigheden en ervaring.
Bovendien, hoewel SBE in de gezondheidszorg in combinatie met RLC wordt gebruikt om klinisch redeneren en competentie bij zorgverleners te ontwikkelen [22,30,38], moet er rekening worden gehouden met relevante factoren met betrekking tot de complexiteit van de casus en de potentiële risico's van cognitieve overbelasting, vooral wanneer de deelnemers aan SBE-scenario's zeer complexe, kritisch zieke patiënten simuleren die onmiddellijke interventie en kritische besluitvorming vereisen [2,18,37,38,47,48]. Daarom is het belangrijk om rekening te houden met de neiging van zowel ervaren als minder ervaren deelnemers om tegelijkertijd te schakelen tussen analytische en niet-analytische redeneersystemen tijdens deelname aan SBE, en om een op bewijs gebaseerde aanpak te hanteren die zowel oudere als jongere studenten in staat stelt actief deel te nemen aan het leerproces. Het model is dan ook zo ontworpen dat, ongeacht de complexiteit van de gepresenteerde gesimuleerde casus, de begeleider ervoor moet zorgen dat aspecten van de kennis en achtergrond van zowel senior als junior deelnemers eerst aan bod komen en vervolgens geleidelijk en reflectief worden ontwikkeld om analyse, synthese en begrip te bevorderen. Dit zal jongere leerlingen helpen hun opgedane kennis te consolideren en oudere leerlingen te helpen nieuwe kennis te synthetiseren en te ontwikkelen. Het voldoet aan de eisen voor het redeneerproces, rekening houdend met de voorkennis en vaardigheden van elke deelnemer, en heeft een algemene structuur die inspeelt op de neiging van middelbare scholieren om gelijktijdig te schakelen tussen analytische en niet-analytische redeneersystemen, waardoor klinisch redeneren wordt geoptimaliseerd.
Bovendien kunnen begeleiders/debriefers van simulaties moeite hebben met het beheersen van de vaardigheden voor debriefing van simulaties. Het gebruik van cognitieve debriefingsscripts wordt als effectief beschouwd voor het verbeteren van de kennisverwerving en de gedragsvaardigheden van begeleiders in vergelijking met degenen die geen scripts gebruiken [54]. Scenario's zijn een cognitief hulpmiddel dat het modelleringswerk van docenten kan vergemakkelijken en de debriefingsvaardigheden kan verbeteren, vooral voor docenten die hun debriefingervaring nog aan het consolideren zijn [55]. Het doel is om een grotere bruikbaarheid te bereiken en gebruiksvriendelijke modellen te ontwikkelen. (Figuur 2 en Figuur 3).
De parallelle integratie van plus/delta-, waarderende enquête- en Bloom's taxonomie-enquêtemethoden is nog niet eerder aan bod gekomen in de huidige modellen voor simulatieanalyse en begeleide reflectie. De integratie van deze methoden benadrukt de innovatie van het RLC-model, waarin deze methoden in één format worden gecombineerd om klinisch redeneren en leerlinggerichtheid te optimaliseren. Docenten in de geneeskunde kunnen baat hebben bij het modelleren van groeps-SBE met behulp van het RLC-model om de klinische redeneervaardigheden van deelnemers te verbeteren en te optimaliseren. De scenario's van het model kunnen docenten helpen het proces van reflectieve nabespreking onder de knie te krijgen en hun vaardigheden te versterken om zelfverzekerde en competente begeleiders van nabesprekingen te worden.
Simulatiegebaseerd onderwijs (SBE) kan vele verschillende modaliteiten en technieken omvatten, waaronder, maar niet beperkt tot, SBE met behulp van mannequins, taaksimulatoren, patiëntsimulatoren, gestandaardiseerde patiënten, virtuele en augmented reality. Aangezien rapportage een van de belangrijkste criteria voor modellering is, kan het gesimuleerde RLC-model als rapportagemodel worden gebruikt bij het toepassen van deze modaliteiten. Bovendien, hoewel het model is ontwikkeld voor de verpleegkunde, heeft het potentie voor gebruik in interprofessioneel SBE in de gezondheidszorg, wat de noodzaak benadrukt voor toekomstig onderzoek om het RLC-model te testen voor interprofessioneel onderwijs.
Ontwikkeling en evaluatie van een RLC-model (Real-Life Cycle Management) voor verpleegkundige zorg in SBE-intensivecare-units (Simulation-Based Education). Toekomstige evaluatie/validatie van het model wordt aanbevolen om de generaliseerbaarheid ervan te vergroten voor gebruik in andere disciplines binnen de gezondheidszorg en interprofessionele SBE.
Het model is ontwikkeld door een gezamenlijke werkgroep op basis van theorie en concept. Om de validiteit en generaliseerbaarheid van het model te verbeteren, kan in de toekomst het gebruik van verbeterde betrouwbaarheidsmaten voor vergelijkende studies worden overwogen.
Om fouten in de praktijk te minimaliseren, moeten behandelaars beschikken over effectieve klinische redeneervaardigheden om veilige en passende klinische besluitvorming te garanderen. Het gebruik van SBE RLC als debriefingtechniek bevordert de ontwikkeling van kennis en praktische vaardigheden die nodig zijn voor de ontwikkeling van klinisch redeneren. De multidimensionale aard van klinisch redeneren, gerelateerd aan eerdere ervaringen en blootstelling, veranderingen in bekwaamheid, de hoeveelheid en stroom van informatie en de complexiteit van simulatiescenario's, benadrukt echter het belang van het ontwikkelen van RLC-modellen na de simulatie, waarmee klinisch redeneren actief en effectief kan worden toegepast. Het negeren van deze factoren kan leiden tot onderontwikkeld en suboptimaal klinisch redeneren. Het RLC-model is ontwikkeld om deze factoren aan te pakken en klinisch redeneren te optimaliseren tijdens deelname aan groepssimulaties. Om dit doel te bereiken, integreert het model tegelijkertijd plus/minus evaluatief onderzoek en het gebruik van de taxonomie van Bloom.
De datasets die tijdens dit onderzoek zijn gebruikt en/of geanalyseerd, zijn op redelijk verzoek verkrijgbaar bij de corresponderende auteur.
Daniel M, Rencic J, Durning SJ, Holmbo E, Santen SA, Lang W, Ratcliffe T, Gordon D, Heist B, Lubarski S, Estrada KA. Methoden voor het beoordelen van klinisch redeneren: Overzicht en praktijkrichtlijnen. Academy of Medical Sciences. 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. Literatuurvergelijking over klinisch redeneren onder gezondheidsberoepen: een verkennend literatuuronderzoek. BMC Medical Education. 2020;20(1):1–1.
Guerrero JG. Het model voor redeneren in de verpleegkundige praktijk: de kunst en wetenschap van klinisch redeneren, besluitvorming en oordeelsvorming in de verpleegkunde. Open the nurse's journal. 2019;9(2):79–88.
Almomani E, Alraouch T, Saada O, Al Nsour A, Kamble M, Samuel J, Atallah K, Mustafa E. Reflectieve leerdialoog als klinische leer- en lesmethode in de intensive care. Medisch tijdschrift van Qatar. 2020;2019;1(1):64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, de Faria RM, Maria JP, Schmidt HG Hoe profiteren studenten van diagnostische vaardigheden door oefening met klinische casussen? De effecten van gestructureerde reflectie op toekomstige diagnoses van dezelfde en nieuwe aandoeningen. Academy of Medical Sciences. 2014;89(1):121–7.
Tutticci N, Theobald KA, Ramsbotham J, Johnston S. Het verkennen van de rol van de observator en klinisch redeneren in simulatie: een verkennend literatuuronderzoek. Nurse Education Practice 2022 20 januari: 103301.
Edwards I, Jones M, Carr J, Braunack-Meyer A, Jensen GM. Klinische redeneerstrategieën in de fysiotherapie. Fysiotherapie. 2004;84(4):312–30.
Kuiper R, Pesut D, Kautz D. Het bevorderen van zelfregulatie van klinische redeneervaardigheden bij geneeskundestudenten. Open Journal Nurse 2009;3:76.
Levett-Jones T, Hoffman K, Dempsey J, Jeon SY, Noble D, Norton KA, Roche J, Hickey N. De “vijf rechten” van klinisch redeneren: een educatief model voor het verbeteren van de klinische competentie van verpleegkundestudenten bij het identificeren en behandelen van risicopatiënten. Nursing education today. 2010;30(6):515–20.
Brentnall J, Thackray D, Judd B. Het beoordelen van het klinisch redeneervermogen van medische studenten tijdens stages en simulaties: een systematische review. International Journal of Environmental Research, Public Health. 2022;19(2):936.
Chamberlain D, Pollock W, Fulbrook P. ACCCN-normen voor intensive care-verpleging: een systematische review, bewijsontwikkeling en beoordeling. Emergency Australia. 2018;31(5):292–302.
Cunha LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. Onzekerheid in klinisch redeneren in de postanesthesiezorg: een integratieve review gebaseerd op modellen van onzekerheid in complexe zorgomgevingen. J Perioperative Nurse. 2022;35(2):e32–40.
Rivaz M, Tavakolinia M, Momennasab M. De professionele werkomgeving van IC-verpleegkundigen en de samenhang daarvan met verpleegkundige resultaten: een onderzoek met behulp van structurele vergelijkingsmodellering. Scand J Caring Sci. 2021;35(2):609–15.
Suvardianto H, Astuti VV, Competentie. Verpleegkunde en Intensive Care Praktijken. Tijdschriftuitwisseling voor studentverpleegkundigen op de Intensive Care Unit (JSCC). STRADA MAGAZINE Ilmia Kesehatan. 2020;9(2):686–93.
Liev B, Dejen Tilahun A, Kasyu T. Kennis, attitudes en factoren geassocieerd met lichamelijk onderzoek onder intensive care-verpleegkundigen: een multicenter dwarsdoorsnedeonderzoek. Research practice in critical care. 2020;9145105.
Sullivan J., Hugill K., A. Elraush TA, Mathias J., Alkhetimi MO. Proefimplementatie van een competentiekader voor verpleegkundigen en verloskundigen in de culturele context van een land in het Midden-Oosten. Nurse education practice. 2021;51:102969.
Wang MS, Thor E, Hudson JN. Het testen van de validiteit van het responsproces in consistentietests van scripts: een hardop denkbenadering. International Journal of Medical Education. 2020;11:127.
Kang H, Kang HY. De effecten van simulatieonderwijs op klinisch redeneervermogen, klinische competentie en onderwijstevredenheid. J Korea Academic and Industrial Cooperation Association. 2020;21(8):107–14.
Diekmann P, Thorgeirsen K, Kvindesland SA, Thomas L, Bushell W, Langley Ersdal H. Modelleren gebruiken om de reactie op uitbraken van infectieziekten zoals COVID-19 voor te bereiden en te verbeteren: praktische tips en hulpmiddelen uit Noorwegen, Denemarken en Groot-Brittannië. Advanced modeling. 2020;5(1):1–0.
Liose L, Lopreiato J, Founder D, Chang TP, Robertson JM, Anderson M, Diaz DA, Spain AE, redacteuren. (Associate Editor) en Terminology and Concepts Working Group, Dictionary of Healthcare Modeling – Second Edition. Rockville, MD: Agency for Healthcare Research and Quality. Januari 2020: 20-0019.
Brooks A, Brachman S, Capralos B, Nakajima A, Tyerman J, Jain L, Salvetti F, Gardner R, Minehart R, Bertagni B. Augmented reality voor simulatie in de gezondheidszorg. De nieuwste ontwikkelingen in virtuele patiënttechnologieën voor inclusief welzijn. Gamification and simulation. 2020;196:103–40.
Alamrani MH, Alammal KA, Alqahtani SS, Salem OA Een vergelijking van de effecten van simulatie en traditionele lesmethoden op kritisch denkvermogen en zelfvertrouwen bij verpleegkundestudenten. J Nursing Research Center. 2018;26(3):152–7.
Kiernan LK. Beoordeel vaardigheden en zelfvertrouwen met behulp van simulatietechnieken. Care. 2018;48(10):45.
Geplaatst op: 8 januari 2024