सिम्युलेटेड डिब्रीफिंगसाठी चिंतनशील शिक्षणाचे एक संवादात्मक मॉडेल: सहयोगी डिझाइन आणि नावीन्यपूर्ण प्रक्रिया | बीएमसी मेडिकल एज्युकेशन

योग्य आणि सुरक्षित वैद्यकीय निर्णय घेण्यासाठी आणि सरावातील चुका टाळण्यासाठी व्यावसायिकांकडे प्रभावी वैद्यकीय तर्क कौशल्ये असणे आवश्यक आहे. अपुऱ्या विकसित वैद्यकीय तर्क कौशल्यांमुळे रुग्णाच्या सुरक्षिततेशी तडजोड होऊ शकते आणि काळजी किंवा उपचारात विलंब होऊ शकतो, विशेषतः अतिदक्षता आणि आपत्कालीन विभागांमध्ये. सिम्युलेशन-आधारित प्रशिक्षणामध्ये, रुग्णाची सुरक्षितता जपत वैद्यकीय तर्क कौशल्ये विकसित करण्यासाठी सिम्युलेशननंतर चर्चासत्र पद्धत म्हणून चिंतनशील शिक्षण संवादांचा वापर केला जातो. तथापि, वैद्यकीय तर्काचे बहुआयामी स्वरूप, संज्ञानात्मक अतिभाराचा संभाव्य धोका, आणि प्रगत व कनिष्ठ सिम्युलेशन सहभागींद्वारे विश्लेषणात्मक (गृहीत-निगमन) आणि गैर-विश्लेषणात्मक (अंतर्ज्ञानी) वैद्यकीय तर्क प्रक्रियांचा भिन्न वापर यांमुळे, सिम्युलेशननंतर चर्चासत्र पद्धत म्हणून गट चिंतनशील शिक्षण संवादांमध्ये सहभागी होऊन वैद्यकीय तर्काला सर्वोत्तम बनवण्यासाठी अनुभव, क्षमता, माहितीचा प्रवाह आणि प्रमाण यासंबंधीचे घटक आणि केसची गुंतागुंत यांचा विचार करणे महत्त्वाचे आहे. वैद्यकीय तर्काच्या सर्वोत्तमतेच्या प्राप्तीवर प्रभाव टाकणाऱ्या अनेक घटकांचा विचार करणाऱ्या सिम्युलेशन-पश्चात चिंतनशील शिक्षण संवादाच्या मॉडेलच्या विकासाचे वर्णन करणे हे आमचे ध्येय आहे.
डॉक्टर, परिचारिका, संशोधक, शिक्षक आणि रुग्ण प्रतिनिधी यांचा समावेश असलेल्या एका सह-रचना कार्यगटाने (N = 18), सिम्युलेशननंतरच्या चिंतनशील शिक्षण संवाद मॉडेलच्या सह-विकासासाठी, सलग कार्यशाळांच्या माध्यमातून सहकार्य केले. सह-रचना कार्यगटाने सैद्धांतिक आणि संकल्पनात्मक प्रक्रिया तसेच बहु-टप्प्यांच्या सम-समीक्षेच्या माध्यमातून हे मॉडेल विकसित केले. प्लस/मायनस मूल्यांकन संशोधन आणि ब्लूमच्या वर्गीकरणाचे समांतर एकत्रीकरण, सिम्युलेशन उपक्रमांमध्ये सहभागी होताना सहभागींच्या नैदानिक ​​तर्काला अनुकूल बनवते, असा विश्वास आहे. मॉडेलची बाह्य वैधता आणि आशय वैधता स्थापित करण्यासाठी आशय वैधता निर्देशांक (CVI) आणि आशय वैधता गुणोत्तर (CVR) पद्धती वापरण्यात आल्या.
सिम्युलेशननंतरच्या चिंतनशील शिक्षण संवादाचे एक मॉडेल विकसित करून त्याची चाचणी घेण्यात आली. या मॉडेलला सोडवलेली उदाहरणे आणि स्क्रिप्टिंग मार्गदर्शनाचा आधार आहे. मॉडेलच्या बाह्य आणि आशय वैधतेचे मूल्यांकन करून ती प्रमाणित करण्यात आली.
नवीन सह-रचना मॉडेल हे मॉडेलिंगमधील विविध सहभागींची कौशल्ये आणि क्षमता, माहितीचा प्रवाह व प्रमाण आणि मॉडेलिंग प्रकरणांची गुंतागुंत या बाबी विचारात घेऊन तयार करण्यात आले आहे. गट सिम्युलेशन उपक्रमांमध्ये सहभागी होताना हे घटक नैदानिक ​​तर्काला सर्वोत्तम बनवतात, असे मानले जाते.
आरोग्य सेवेमध्ये नैदानिक ​​तर्कशास्त्र हे नैदानिक ​​सरावाचा पाया [1, 2] आणि नैदानिक ​​क्षमतेचा एक महत्त्वाचा घटक मानले जाते [1, 3, 4]. ही एक चिंतनशील प्रक्रिया आहे जी व्यावसायिक त्यांच्या समोर येणाऱ्या प्रत्येक नैदानिक ​​परिस्थितीसाठी सर्वात योग्य हस्तक्षेप ओळखण्यासाठी आणि अंमलात आणण्यासाठी वापरतात [5, 6]. नैदानिक ​​तर्कशास्त्राचे वर्णन एक जटिल संज्ञानात्मक प्रक्रिया म्हणून केले जाते जी रुग्णाबद्दल माहिती गोळा करण्यासाठी आणि तिचे विश्लेषण करण्यासाठी, त्या माहितीचे महत्त्व मूल्यांकन करण्यासाठी आणि कृतीच्या पर्यायी मार्गांचे मूल्य निर्धारित करण्यासाठी औपचारिक आणि अनौपचारिक विचार धोरणांचा वापर करते [7, 8]. योग्य रुग्णासाठी, योग्य वेळी आणि योग्य कारणास्तव योग्य कृती करण्यासाठी संकेत गोळा करणे, माहितीवर प्रक्रिया करणे आणि रुग्णाची समस्या समजून घेणे या क्षमतेवर ते अवलंबून असते [9, 10].
सर्व आरोग्यसेवा प्रदात्यांना उच्च अनिश्चिततेच्या परिस्थितीत गुंतागुंतीचे निर्णय घेण्याची गरज भासते [11]. अतिदक्षता आणि आपत्कालीन काळजीच्या सरावात, अशा वैद्यकीय परिस्थिती आणि आपत्कालीन घटना उद्भवतात जिथे जीव वाचवण्यासाठी आणि रुग्णाची सुरक्षितता सुनिश्चित करण्यासाठी त्वरित प्रतिसाद आणि हस्तक्षेप महत्त्वपूर्ण असतो [12]. अतिदक्षता सरावातील खराब वैद्यकीय तर्क कौशल्ये आणि क्षमता यांचा संबंध वैद्यकीय चुकांचे उच्च प्रमाण, काळजी किंवा उपचारात विलंब [13] आणि रुग्णाच्या सुरक्षिततेसाठी धोके [14,15,16] यांच्याशी आहे. व्यावहारिक चुका टाळण्यासाठी, व्यावसायिकांनी सुरक्षित आणि योग्य निर्णय घेण्यासाठी सक्षम असणे आणि त्यांच्याकडे प्रभावी वैद्यकीय तर्क कौशल्ये असणे आवश्यक आहे [16, 17, 18]. गैर-विश्लेषणात्मक (अंतर्ज्ञानी) तर्क प्रक्रिया ही व्यावसायिक व्यावसायिकांद्वारे पसंत केली जाणारी जलद प्रक्रिया आहे. याउलट, विश्लेषणात्मक (गृहीत-निगमन) तर्क प्रक्रिया मुळातच अधिक मंद, अधिक विचारपूर्वक असतात आणि बहुतेकदा कमी अनुभवी व्यावसायिकांद्वारे वापरल्या जातात [2, 19, 20]. आरोग्यसेवा क्लिनिकल वातावरणाची गुंतागुंत आणि सरावातील चुकांचा संभाव्य धोका लक्षात घेता [14,15,16], व्यावसायिकांना क्षमता आणि क्लिनिकल तर्क कौशल्ये विकसित करण्याची संधी देण्यासाठी सिम्युलेशन-आधारित शिक्षण (SBE) अनेकदा वापरले जाते. रुग्णांची सुरक्षितता राखताना सुरक्षित वातावरण आणि विविध आव्हानात्मक प्रकरणांचा अनुभव [21, 22, 23, 24].
सोसायटी फॉर सिम्युलेशन इन हेल्थ (SSH) सिम्युलेशनची व्याख्या अशी करते की, “हे एक असे तंत्रज्ञान आहे जे अशी परिस्थिती किंवा वातावरण तयार करते, ज्यामध्ये लोक सराव, प्रशिक्षण, मूल्यांकन, चाचणी किंवा मानवी प्रणाली किंवा वर्तनाची समज मिळवण्याच्या उद्देशाने वास्तविक जीवनातील घटनांचे प्रतिनिधित्व अनुभवतात.” [23] सु-संरचित सिम्युलेशन सत्रे सहभागींना सुरक्षिततेचे धोके कमी करून क्लिनिकल परिस्थितींचे अनुकरण करणाऱ्या परिदृश्यांमध्ये स्वतःला पूर्णपणे सामील करून घेण्याची संधी देतात [24,25] आणि लक्ष्यित शिक्षण संधींद्वारे क्लिनिकल तर्काचा सराव करण्याची संधी देतात [21,24,26,27,28]. एसबीई (SBE) क्षेत्रीय क्लिनिकल अनुभवांना वाढवते, विद्यार्थ्यांना अशा क्लिनिकल अनुभवांशी परिचित करते जे त्यांनी प्रत्यक्ष रुग्णसेवेच्या ठिकाणी अनुभवले नसतील [24, 29]. हे एक भीतीमुक्त, दोषमुक्त, पर्यवेक्षित, सुरक्षित, कमी-जोखीम असलेले शिक्षण वातावरण आहे. हे ज्ञान, क्लिनिकल कौशल्ये, क्षमता, चिकित्सक विचार आणि क्लिनिकल तर्काच्या विकासास प्रोत्साहन देते [22,29,30,31] आणि आरोग्यसेवा व्यावसायिकांना परिस्थितीच्या भावनिक तणावावर मात करण्यास मदत करू शकते, ज्यामुळे शिकण्याची क्षमता सुधारते [22, 27, 28]. , ३०, ३२].
SBE द्वारे नैदानिक ​​तर्क आणि निर्णय घेण्याच्या कौशल्यांच्या प्रभावी विकासाला समर्थन देण्यासाठी, सिम्युलेशन-नंतरच्या चर्चासत्र प्रक्रियेची रचना, आराखडा आणि संरचनेकडे लक्ष देणे आवश्यक आहे [24, 33, 34, 35]. सहभागींना चिंतन करण्यास, कृती स्पष्ट करण्यास आणि सांघिक कार्याच्या संदर्भात समवयस्क समर्थन आणि गटविचाराच्या शक्तीचा उपयोग करण्यास मदत करण्यासाठी, सिम्युलेशन-नंतरच्या चिंतनशील शिक्षण संभाषणांचा (RLC) चर्चासत्र तंत्र म्हणून वापर केला गेला [32, 33, 36]. गट RLC च्या वापरामध्ये नैदानिक ​​तर्काच्या अविकसिततेचा संभाव्य धोका असतो, विशेषतः सहभागींच्या विविध क्षमता आणि वरिष्ठतेच्या पातळ्यांच्या संबंधात. द्वैत प्रक्रिया मॉडेल नैदानिक ​​तर्काचे बहुआयामी स्वरूप आणि वरिष्ठ व्यावसायिकांची विश्लेषणात्मक (गृहीत-निगमन) तर्क प्रक्रिया वापरण्याची प्रवृत्ती आणि कनिष्ठ व्यावसायिकांची गैर-विश्लेषणात्मक (अंतर्ज्ञानी) तर्क प्रक्रिया वापरण्याची प्रवृत्ती यातील फरक स्पष्ट करते [34, 37]. या दुहेरी तर्क प्रक्रियांमध्ये वेगवेगळ्या परिस्थितींमध्ये इष्टतम तर्क प्रक्रिया जुळवून घेण्याचे आव्हान असते, आणि जेव्हा एकाच मॉडेलिंग गटामध्ये वरिष्ठ आणि कनिष्ठ सहभागी असतात तेव्हा विश्लेषणात्मक आणि गैर-विश्लेषणात्मक पद्धतींचा प्रभावीपणे वापर कसा करावा हे अस्पष्ट आणि विवादास्पद आहे. विविध क्षमता आणि अनुभव पातळी असलेले हायस्कूल आणि ज्युनियर हायस्कूलचे विद्यार्थी विविध जटिलतेच्या सिम्युलेशन परिस्थितींमध्ये सहभागी होतात [34, 37]. नैदानिक ​​तर्काचे बहुआयामी स्वरूप अविकसित नैदानिक ​​तर्क आणि संज्ञानात्मक अतिभाराच्या संभाव्य धोक्याशी संबंधित आहे, विशेषतः जेव्हा व्यावसायिक विविध केस जटिलता आणि वरिष्ठतेच्या पातळ्यांसह गट SBE मध्ये सहभागी होतात [38]. हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की RLC वापरणारे अनेक डिब्रीफिंग मॉडेल्स असले तरी, यापैकी कोणतेही मॉडेल अनुभव, क्षमता, माहितीचा प्रवाह आणि प्रमाण, आणि मॉडेलिंग जटिलता घटक [38, 39] विचारात घेऊन नैदानिक ​​तर्क कौशल्यांच्या विकासावर विशेष लक्ष केंद्रित करून तयार केलेले नाही. या सर्वांसाठी एका संरचित मॉडेलच्या विकासाची आवश्यकता आहे जे नैदानिक ​​तर्काला इष्टतम करण्यासाठी विविध योगदान आणि प्रभाव टाकणाऱ्या घटकांचा विचार करते, तसेच सिम्युलेशननंतरच्या RLC ला अहवाल पद्धत म्हणून समाविष्ट करते. सिम्युलेशननंतरच्या RLC च्या सहयोगी रचना आणि विकासासाठी आम्ही एका सैद्धांतिक आणि संकल्पनात्मक प्रक्रियेचे वर्णन करतो. इष्टतम नैदानिक ​​तर्क विकास साधण्यासाठी, SBE मध्ये सहभागी होताना नैदानिक ​​तर्क कौशल्ये अनुकूलित करण्याकरिता, विविध प्रकारच्या सहाय्यक आणि प्रभाव टाकणाऱ्या घटकांचा विचार करून एक मॉडेल विकसित केले गेले.
आरएलसी पोस्ट-सिम्युलेशन मॉडेल हे क्लिनिकल रिझनिंग, रिफ्लेक्टिव्ह लर्निंग, शिक्षण आणि सिम्युलेशनच्या विद्यमान मॉडेल्स आणि सिद्धांतांवर आधारित एकत्रितपणे विकसित केले गेले. हे मॉडेल एकत्रितपणे विकसित करण्यासाठी, एक सहयोगी कार्य गट (N = 18) तयार करण्यात आला, ज्यामध्ये १० इंटेन्सिव्ह केअर नर्सेस, एक इंटेन्सिव्हिस्ट आणि विविध स्तर, अनुभव आणि लिंग असलेल्या पूर्वी रुग्णालयात दाखल झालेल्या रुग्णांचे तीन प्रतिनिधी होते. तसेच, एक इंटेन्सिव्ह केअर युनिट, २ संशोधन सहाय्यक आणि २ वरिष्ठ नर्स शिक्षक यांचाही यात समावेश होता. हे सह-डिझाइन नावीन्य आरोग्यसेवेतील वास्तविक अनुभव असलेल्या भागधारकांमधील समवयस्क सहकार्यातून डिझाइन आणि विकसित केले जाते, ज्यात प्रस्तावित मॉडेलच्या विकासात सहभागी असलेले आरोग्यसेवा व्यावसायिक किंवा रुग्ण [40,41,42] यांसारखे इतर भागधारक यांचा समावेश असतो. सह-डिझाइन प्रक्रियेत रुग्ण प्रतिनिधींचा समावेश केल्याने प्रक्रियेचे मूल्य आणखी वाढू शकते, कारण या कार्यक्रमाचे अंतिम ध्येय रुग्णसेवा आणि सुरक्षितता सुधारणे हे आहे [43].
कार्यकारी गटाने मॉडेलची रचना, प्रक्रिया आणि सामग्री विकसित करण्यासाठी २-४ तासांच्या सहा कार्यशाळा आयोजित केल्या. कार्यशाळेत चर्चा, सराव आणि सिम्युलेशनचा समावेश आहे. मॉडेलचे घटक विविध पुरावा-आधारित संसाधने, मॉडेल्स, सिद्धांत आणि फ्रेमवर्कवर आधारित आहेत. यामध्ये समाविष्ट आहे: रचनावादी शिक्षण सिद्धांत [44], ड्युअल लूप संकल्पना [37], क्लिनिकल रिझनिंग लूप [10], अ‍ॅप्रिसिएटिव्ह इन्क्वायरी (AI) पद्धत [45], आणि रिपोर्टिंग प्लस/डेल्टा पद्धत [46]. हे मॉडेल इंटरनॅशनल नर्सेस असोसिएशनच्या क्लिनिकल आणि सिम्युलेशन शिक्षणासाठी असलेल्या INACSL डिब्रीफिंग प्रक्रिया मानकांवर [36] आधारित एकत्रितपणे विकसित केले गेले आणि एक स्वयं-स्पष्टीकरणात्मक मॉडेल तयार करण्यासाठी सोडवलेल्या उदाहरणांसह एकत्रित केले गेले. हे मॉडेल चार टप्प्यांमध्ये विकसित केले गेले: सिम्युलेशननंतर चिंतनशील शिक्षण संवादाची तयारी, चिंतनशील शिक्षण संवादाची सुरुवात, विश्लेषण/चिंतन आणि डिब्रीफिंग (आकृती १). प्रत्येक टप्प्याचा तपशील खाली चर्चा केला आहे.
मॉडेलचा तयारीचा टप्पा सहभागींना पुढील टप्प्यासाठी मानसिकदृष्ट्या तयार करण्यासाठी आणि मानसिक सुरक्षितता सुनिश्चित करताना त्यांचा सक्रिय सहभाग आणि गुंतवणूक वाढवण्यासाठी तयार केला आहे [36, 47]. या टप्प्यात उद्देश आणि उद्दिष्टांची ओळख; आरएलसीचा अपेक्षित कालावधी; आरएलसी दरम्यान सुलभक आणि सहभागींकडून असलेल्या अपेक्षा; स्थळ परिचय आणि सिम्युलेशन सेटअप; शिकण्याच्या वातावरणात गोपनीयता सुनिश्चित करणे, आणि मानसिक सुरक्षितता वाढवणे व वृद्धिंगत करणे यांचा समावेश आहे. आरएलसी मॉडेलच्या पूर्व-विकास टप्प्यादरम्यान सह-डिझाइन कार्यगटाकडून खालील प्रातिनिधिक प्रतिसाद विचारात घेतले गेले. सहभागी ७: “एक प्राथमिक आरोग्य सेवा नर्स प्रॅक्टिशनर म्हणून, जर मी एखाद्या परिस्थितीच्या संदर्भाशिवाय सिम्युलेशनमध्ये सहभागी होत असेन आणि तिथे वृद्ध व्यक्ती उपस्थित असतील, तर जोपर्यंत मला माझ्या मानसिक सुरक्षिततेचा आदर केला जात आहे असे वाटत नाही, तोपर्यंत मी सिम्युलेशननंतरच्या संभाषणात भाग घेणे टाळेन. आणि मी सिम्युलेशननंतरच्या संभाषणांमध्ये भाग घेणे टाळेन. “संरक्षित रहा आणि त्याचे कोणतेही परिणाम होणार नाहीत.” सहभागी ४: “माझा विश्वास आहे की लक्ष केंद्रित करणे आणि सुरुवातीलाच मूलभूत नियम स्थापित करणे हे शिकणाऱ्यांना सिम्युलेशननंतर मदत करेल. चिंतनशील शिक्षण संभाषणांमध्ये सक्रिय सहभाग.”
आरएलसी मॉडेलच्या सुरुवातीच्या टप्प्यांमध्ये सहभागीच्या भावना जाणून घेणे, त्यामागील प्रक्रियांचे वर्णन करणे आणि परिस्थितीचे निदान करणे, तसेच सहभागीचे सकारात्मक आणि नकारात्मक अनुभव सूचीबद्ध करणे यांचा समावेश असतो, परंतु त्यात विश्लेषण नसते. या टप्प्यावर मॉडेल तयार केले जाते जेणेकरून उमेदवारांना स्व-केंद्रित आणि कार्य-केंद्रित होण्यास प्रोत्साहन मिळेल, तसेच सखोल विश्लेषण आणि सखोल चिंतनासाठी मानसिक तयारी करता येईल [24, 36]. संज्ञानात्मक अतिभाराचा संभाव्य धोका कमी करणे हे उद्दिष्ट आहे [48], विशेषतः अशा लोकांसाठी जे मॉडेलिंगच्या विषयासाठी नवीन आहेत आणि ज्यांना या कौशल्या/विषयाचा कोणताही पूर्वीचा नैदानिक ​​अनुभव नाही [49]. सहभागींना काल्पनिक प्रकरणाचे थोडक्यात वर्णन करण्यास आणि निदानात्मक शिफारसी करण्यास सांगण्यामुळे, विस्तारित विश्लेषण/चिंतन टप्प्यावर जाण्यापूर्वी गटातील विद्यार्थ्यांना प्रकरणाची मूलभूत आणि सामान्य समज आहे याची खात्री करण्यास सुलभकाला मदत होईल. याव्यतिरिक्त, या टप्प्यावर सहभागींना काल्पनिक परिस्थितींमध्ये त्यांच्या भावना व्यक्त करण्यासाठी आमंत्रित केल्याने त्यांना परिस्थितीच्या भावनिक तणावावर मात करण्यास मदत होईल, ज्यामुळे शिकण्याची प्रक्रिया सुधारेल [24, 36]. भावनिक समस्यांवर लक्ष केंद्रित केल्याने RLC सुलभकाला सहभागींच्या भावनांचा वैयक्तिक आणि गट कामगिरीवर कसा परिणाम होतो हे समजण्यास मदत होईल, आणि यावर चिंतन/विश्लेषण टप्प्यादरम्यान गंभीरपणे चर्चा केली जाऊ शकते. चिंतन/विश्लेषण टप्प्यासाठी एक तयारीची आणि निर्णायक पायरी म्हणून प्लस/डेल्टा पद्धत मॉडेलच्या या टप्प्यात समाविष्ट केली आहे [46]. प्लस/डेल्टा दृष्टिकोन वापरून, सहभागी आणि विद्यार्थी दोघेही सिम्युलेशनमधील त्यांची निरीक्षणे, भावना आणि अनुभव यांची प्रक्रिया/यादी करू शकतात, ज्यावर नंतर मॉडेलच्या चिंतन/विश्लेषण टप्प्यादरम्यान मुद्देसूदपणे चर्चा केली जाऊ शकते [46]. यामुळे सहभागींना नैदानिक ​​तर्कशक्ती सुधारण्यासाठी लक्ष्यित आणि प्राधान्यक्रमित शिक्षण संधींद्वारे मेटाकोग्निटिव्ह स्थिती प्राप्त करण्यास मदत होईल [24, 48, 49]. RLC मॉडेलच्या सुरुवातीच्या विकासादरम्यान सह-डिझाइन कार्यगटाकडून खालील प्रातिनिधिक प्रतिसादांचा विचार केला गेला. सहभागी २: “मला वाटते की, पूर्वी आयसीयूमध्ये दाखल झालेला एक रुग्ण म्हणून, आपण सिम्युलेटेड विद्यार्थ्यांच्या भावना आणि संवेदनांचा विचार करणे आवश्यक आहे. मी हा मुद्दा उपस्थित करत आहे कारण माझ्या दाखल होण्याच्या काळात, मी विशेषतः क्रिटिकल केअर प्रॅक्टिशनर्समध्ये आणि आपत्कालीन परिस्थितीत उच्च पातळीचा ताण आणि चिंता पाहिली. या मॉडेलने अनुभवाचे सिम्युलेशन करण्याशी संबंधित ताण आणि भावना विचारात घेतल्या पाहिजेत.” सहभागी १६: “एक शिक्षक म्हणून, मला प्लस/डेल्टा दृष्टिकोन वापरणे खूप महत्त्वाचे वाटते, जेणेकरून विद्यार्थ्यांना सिम्युलेशन परिस्थितीदरम्यान त्यांना आढळलेल्या चांगल्या गोष्टी आणि गरजांचा उल्लेख करून सक्रियपणे सहभागी होण्यास प्रोत्साहन मिळेल. सुधारणेसाठी क्षेत्रे.”
जरी मॉडेलचे मागील टप्पे महत्त्वपूर्ण असले तरी, नैदानिक ​​तर्काच्या इष्टतमीकरणासाठी विश्लेषण/चिंतन टप्पा सर्वात महत्त्वाचा आहे. हे नैदानिक ​​अनुभव, क्षमता आणि मॉडेल केलेल्या विषयांचा प्रभाव; आरएलसी प्रक्रिया आणि रचना; संज्ञानात्मक अतिभार टाळण्यासाठी प्रदान केलेल्या माहितीचे प्रमाण; चिंतनशील प्रश्नांचा प्रभावी वापर; आणि विद्यार्थी-केंद्रित व सक्रिय शिक्षण साध्य करण्याच्या पद्धती यांवर आधारित प्रगत विश्लेषण/संश्लेषण आणि सखोल विश्लेषण प्रदान करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. या टप्प्यावर, नैदानिक ​​अनुभव आणि सिम्युलेशन विषयांची ओळख, अनुभव आणि क्षमतेच्या विविध स्तरांना सामावून घेण्यासाठी तीन भागांमध्ये विभागली आहे: पहिला: कोणताही पूर्वीचा नैदानिक ​​व्यावसायिक अनुभव नाही/सिम्युलेशन विषयांचा कोणताही पूर्वीचा परिचय नाही, दुसरा: नैदानिक ​​व्यावसायिक अनुभव, ज्ञान आणि कौशल्ये/मॉडेलिंग विषयांचा कोणताही पूर्वीचा परिचय नाही. तिसरा: नैदानिक ​​व्यावसायिक अनुभव, ज्ञान आणि कौशल्ये/मॉडेलिंग विषयांचा पूर्वीचा परिचय. हे वर्गीकरण एकाच गटातील विविध अनुभव आणि क्षमता पातळी असलेल्या लोकांच्या गरजा पूर्ण करण्यासाठी केले आहे, ज्यामुळे कमी अनुभवी व्यावसायिकांची विश्लेषणात्मक तर्क वापरण्याची प्रवृत्ती आणि अधिक अनुभवी व्यावसायिकांची गैर-विश्लेषणात्मक तर्क कौशल्ये वापरण्याची प्रवृत्ती यांच्यात संतुलन साधले जाते [19, 20, 34]. , 37]. आरएलसी प्रक्रिया क्लिनिकल रीझनिंग सायकल [10], रिफ्लेक्टिव्ह मॉडेलिंग फ्रेमवर्क [47], आणि अनुभवात्मक शिक्षण सिद्धांत [50] यावर आधारित होती. हे अनेक प्रक्रियांद्वारे साध्य केले जाते: अर्थ लावणे, फरक करणे, संवाद साधणे, अनुमान काढणे आणि संश्लेषण करणे.
संज्ञानात्मक अतिभार टाळण्यासाठी, शिकणाऱ्या-केंद्रित आणि चिंतनशील बोलण्याच्या प्रक्रियेला प्रोत्साहन देण्याचा विचार करण्यात आला, ज्यामध्ये सहभागींना आत्मविश्वास प्राप्त करण्यासाठी चिंतन, विश्लेषण आणि संश्लेषण करण्यासाठी पुरेसा वेळ आणि संधी दिल्या जातील. आरएलसी (RLC) दरम्यानच्या संज्ञानात्मक प्रक्रिया डबल-लूप फ्रेमवर्क [37] आणि संज्ञानात्मक भार सिद्धांतावर [48] आधारित एकत्रीकरण, पुष्टीकरण, आकार देणे आणि एकत्रीकरण प्रक्रियेद्वारे हाताळल्या जातात. एक संरचित संवाद प्रक्रिया असणे आणि अनुभवी तसेच अननुभवी सहभागींना विचारात घेऊन चिंतनासाठी पुरेसा वेळ देणे, संज्ञानात्मक भाराचा संभाव्य धोका कमी करेल, विशेषतः सहभागींचे वेगवेगळे पूर्वानुभव, संपर्क आणि क्षमता स्तर असलेल्या जटिल सिम्युलेशनमध्ये. दृश्यानंतर. मॉडेलचे चिंतनशील प्रश्न विचारण्याचे तंत्र ब्लूमच्या वर्गीकरण मॉडेल [51] आणि प्रशंसात्मक चौकशी (AI) पद्धती [45] वर आधारित आहे, ज्यामध्ये मॉडेल केलेला सुलभक विषयाकडे टप्प्याटप्प्याने, सॉक्रेटिक आणि चिंतनशील पद्धतीने जातो. ज्ञान-आधारित प्रश्नांपासून सुरुवात करून प्रश्न विचारा आणि तर्काशी संबंधित कौशल्ये आणि समस्यांना संबोधित करा. हे प्रश्न विचारण्याचे तंत्र, सहभागींना सक्रिय सहभागासाठी आणि प्रगतीशील विचारांना प्रोत्साहन देऊन, संज्ञानात्मक भाराचा धोका कमी करून नैदानिक ​​तर्काच्या इष्टतमीकरणात सुधारणा करेल. आरएलसी मॉडेलच्या विकासाच्या विश्लेषण/चिंतन टप्प्यादरम्यान सह-रचना कार्यगटाकडून मिळालेल्या खालील प्रातिनिधिक प्रतिसादांचा विचार करण्यात आला. सहभागी १३: “संज्ञानात्मक भार टाळण्यासाठी, सिम्युलेशननंतरच्या अध्ययन संभाषणांमध्ये गुंतताना आपल्याला माहितीचे प्रमाण आणि प्रवाह विचारात घेणे आवश्यक आहे, आणि हे करण्यासाठी, मला वाटते की विद्यार्थ्यांना चिंतन करण्यासाठी आणि मूलभूत गोष्टींपासून सुरुवात करण्यासाठी पुरेसा वेळ देणे महत्त्वाचे आहे. ज्ञान संभाषण आणि कौशल्यांना चालना देते, आणि नंतर मेटाकॉग्निशन (अधिसंज्ञान) प्राप्त करण्यासाठी ज्ञान आणि कौशल्यांच्या उच्च स्तरांवर जाते.” सहभागी ९: “माझा ठाम विश्वास आहे की ॲप्रिसिएटिव्ह इन्क्वायरी (AI) तंत्रांचा वापर करून प्रश्न विचारण्याच्या पद्धती आणि ब्लूमच्या टॅक्सोनॉमी मॉडेलचा वापर करून चिंतनशील प्रश्न विचारणे, संज्ञानात्मक भाराचा संभाव्य धोका कमी करताना सक्रिय अध्ययन आणि विद्यार्थी-केंद्रिततेला प्रोत्साहन देईल.” मॉडेलच्या डिब्रीफिंग टप्प्याचा उद्देश आरएलसी दरम्यान समोर आलेल्या अध्ययन मुद्द्यांचा सारांश देणे आणि अध्ययनाची उद्दिष्ट्ये साध्य झाली आहेत याची खात्री करणे हा आहे. सहभागी ८: “प्रत्यक्षात अंमलबजावणी करताना विचारात घ्यायच्या सर्वात महत्त्वाच्या मुख्य संकल्पना आणि मुख्य पैलूंवर शिकणारा आणि मार्गदर्शक या दोघांचेही एकमत असणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे.”
प्रोटोकॉल क्रमांक (MRC-01-22-117) आणि (HSK/PGR/UH/04728) अंतर्गत नैतिक मान्यता मिळवण्यात आली. मॉडेलची उपयोगिता आणि व्यावहारिकता यांचे मूल्यांकन करण्यासाठी, तीन व्यावसायिक अतिदक्षता सिम्युलेशन अभ्यासक्रमांमध्ये या मॉडेलची चाचणी घेण्यात आली. स्वरूप, व्याकरण आणि प्रक्रियेशी संबंधित समस्या दुरुस्त करण्यासाठी, एका सह-डिझाइन कार्यगटाद्वारे (N = 18) आणि शैक्षणिक संचालक म्हणून काम करणाऱ्या शैक्षणिक तज्ञांद्वारे (N = 6) मॉडेलच्या दर्शनी वैधतेचे मूल्यांकन करण्यात आले. दर्शनी वैधतेनंतर, अमेरिकन नर्सेस क्रेडेंशिलिंग सेंटर (ANCC) द्वारे प्रमाणित आणि शैक्षणिक नियोजक म्हणून काम करणाऱ्या वरिष्ठ नर्स शिक्षकांद्वारे (N = 6), ज्यांना शिक्षण आणि अध्यापनाचा १० वर्षांपेक्षा जास्त अनुभव होता, आशय वैधता निश्चित करण्यात आली. कामाचा अनुभव. हे मूल्यांकन शैक्षणिक संचालकांद्वारे (N = 6) करण्यात आले. मॉडेलिंगचा अनुभव. आशय वैधता गुणोत्तर (CVR) आणि आशय वैधता निर्देशांक (CVI) वापरून आशय वैधता निश्चित करण्यात आली. CVI चा अंदाज घेण्यासाठी लॉशे पद्धत [52] आणि CVR चा अंदाज घेण्यासाठी वॉल्ट्झ आणि बॉसेल पद्धत [53] वापरण्यात आली. CVR प्रकल्प आवश्यक, उपयुक्त आहेत, परंतु आवश्यक किंवा ऐच्छिक नाहीत. CVI ला प्रासंगिकता, साधेपणा आणि स्पष्टता यावर आधारित चार-बिंदू प्रमाणावर गुण दिले जातात, ज्यात 1 = अप्रासंगिक, 2 = काही प्रमाणात प्रासंगिक, 3 = प्रासंगिक, आणि 4 = अत्यंत प्रासंगिक असे आहे. दर्शनी आणि आशय वैधतेची पडताळणी केल्यानंतर, प्रात्यक्षिक कार्यशाळांव्यतिरिक्त, हे मॉडेल वापरणाऱ्या शिक्षकांसाठी अभिमुखता आणि मार्गदर्शन सत्रे आयोजित करण्यात आली.
कार्यगटाने अतिदक्षता विभागांमध्ये SBE मध्ये सहभागी होताना क्लिनिकल रिझनिंग स्किल्स ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी पोस्ट-सिम्युलेशन RLC मॉडेल विकसित आणि चाचणी केली (आकृत्या 1, 2, आणि 3). CVR = 1.00, CVI = 1.00, जे योग्य फेस आणि कंटेंट व्हॅलिडिटी दर्शवते [52, 53].
हे मॉडेल गट SBE साठी तयार केले गेले होते, जिथे समान किंवा भिन्न स्तरावरील अनुभव, ज्ञान आणि वरिष्ठता असलेल्या सहभागींसाठी रोमांचक आणि आव्हानात्मक परिस्थिती वापरल्या जातात. RLC संकल्पनात्मक मॉडेल INACSL फ्लाइट सिम्युलेशन विश्लेषण मानकांनुसार [36] विकसित केले गेले होते आणि ते शिकणाऱ्या-केंद्रित आणि स्व-स्पष्टीकरणात्मक आहे, ज्यामध्ये सोडवलेली उदाहरणे (आकृत्या १, २ आणि ३) समाविष्ट आहेत. मॉडेलिंग मानकांची पूर्तता करण्यासाठी हे मॉडेल हेतुपुरस्सर विकसित केले गेले आणि चार टप्प्यांमध्ये विभागले गेले: ब्रीफिंगने सुरुवात, त्यानंतर चिंतनशील विश्लेषण/संश्लेषण आणि माहिती व सारांशाने शेवट. संज्ञानात्मक अतिभाराचा संभाव्य धोका टाळण्यासाठी, मॉडेलचा प्रत्येक टप्पा हेतुपुरस्सर पुढील टप्प्यासाठी एक पूर्वअट म्हणून तयार केला गेला आहे [34].
आरएलसीमधील सहभागावर ज्येष्ठता आणि गट सुसंवाद घटकांच्या प्रभावाचा पूर्वी अभ्यास केला गेला नाही [38]. सिम्युलेशन सरावातील डबल लूप आणि कॉग्निटिव्ह ओव्हरलोड सिद्धांताच्या व्यावहारिक संकल्पना विचारात घेता [34, 37], हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की एकाच सिम्युलेशन गटामध्ये सहभागींच्या विविध अनुभव आणि क्षमता स्तरांसह गट एसबीईमध्ये सहभागी होणे हे एक आव्हान आहे. माहितीचे प्रमाण, प्रवाह आणि शिकण्याची रचना याकडे दुर्लक्ष, तसेच हायस्कूल आणि ज्युनियर हायस्कूल दोन्ही विद्यार्थ्यांद्वारे जलद आणि मंद संज्ञानात्मक प्रक्रियांचा एकाच वेळी वापर, संज्ञानात्मक ओव्हरलोडचा संभाव्य धोका निर्माण करतो [18, 38, 46]. अविकसित आणि/किंवा कमी दर्जाचे क्लिनिकल तर्क टाळण्यासाठी आरएलसी मॉडेल विकसित करताना या घटकांचा विचार केला गेला [18, 38]. हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की विविध स्तरांच्या ज्येष्ठता आणि क्षमतेसह आरएलसी आयोजित केल्याने ज्येष्ठ सहभागींमध्ये वर्चस्वाचा प्रभाव निर्माण होतो. हे घडते कारण प्रगत सहभागी मूलभूत संकल्पना शिकणे टाळतात, जे तरुण सहभागींना मेटाकॉग्निशन प्राप्त करण्यासाठी आणि उच्च-स्तरीय विचार आणि तर्क प्रक्रियेत प्रवेश करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे [38, 47]. आरएलसी मॉडेल हे वरिष्ठ आणि कनिष्ठ परिचारिकांना कौतुकास्पद चौकशी आणि डेल्टा दृष्टिकोनाद्वारे सहभागी करून घेण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे [45, 46, 51]. या पद्धतींचा वापर करून, विविध क्षमता आणि अनुभवाच्या पातळ्या असलेल्या वरिष्ठ आणि कनिष्ठ सहभागींची मते एकेक करून सादर केली जातील आणि डिब्रीफिंग मॉडरेटर आणि सह-मॉडरेटरद्वारे त्यावर चिंतनशील चर्चा केली जाईल [45, 51]. सिम्युलेशन सहभागींच्या मतांव्यतिरिक्त, डिब्रीफिंग फॅसिलिटेटर त्यांचे मत देखील जोडतात जेणेकरून सर्व सामूहिक निरीक्षणांमध्ये प्रत्येक शिकण्याच्या क्षणाचा सर्वसमावेशकपणे समावेश होईल, ज्यामुळे क्लिनिकल तर्काला अनुकूल करण्यासाठी मेटाकोग्निशन वाढते [10].
आरएलसी मॉडेल वापरून माहितीचा प्रवाह आणि शिकण्याची रचना एका पद्धतशीर आणि बहु-टप्प्यांच्या प्रक्रियेद्वारे हाताळली जाते. हे चर्चासत्राचे आयोजन करणाऱ्यांना मदत करण्यासाठी आणि प्रत्येक सहभागी पुढील टप्प्यावर जाण्यापूर्वी प्रत्येक टप्प्यावर स्पष्टपणे आणि आत्मविश्वासाने बोलेल याची खात्री करण्यासाठी आहे. नियंत्रक चिंतनशील चर्चा सुरू करू शकेल ज्यात सर्व सहभागी भाग घेतील, आणि अशा टप्प्यावर पोहोचेल जिथे विविध वरिष्ठता आणि क्षमता पातळीचे सहभागी पुढील चर्चेच्या मुद्द्यावर जाण्यापूर्वी प्रत्येक चर्चेच्या मुद्द्यासाठी सर्वोत्तम पद्धतींवर सहमत होतील [38]. हा दृष्टिकोन वापरल्याने अनुभवी आणि सक्षम सहभागींना त्यांचे योगदान/निरीक्षणे मांडण्यास मदत होईल, तर कमी अनुभवी आणि सक्षम सहभागींच्या योगदानाचे/निरीक्षणांचे मूल्यांकन केले जाईल आणि त्यावर चर्चा केली जाईल [38]. तथापि, हे उद्दिष्ट साध्य करण्यासाठी, आयोजकांना चर्चांमध्ये संतुलन साधण्याचे आणि वरिष्ठ व कनिष्ठ सहभागींना समान संधी देण्याचे आव्हान पेलावे लागेल. यासाठी, ब्लूमच्या वर्गीकरण मॉडेलचा वापर करून मॉडेल सर्वेक्षण पद्धती हेतुपुरस्सर विकसित केली गेली, जी मूल्यांकनात्मक सर्वेक्षण आणि अॅडिटिव्ह/डेल्टा पद्धतीला एकत्र करते [45, 46, 51]. या तंत्रांचा वापर करून आणि मुख्य प्रश्न/चिंतनात्मक चर्चांचे ज्ञान व आकलन करून सुरुवात केल्यास, कमी अनुभवी सहभागींना चर्चेत सक्रियपणे सहभागी होण्यास प्रोत्साहन मिळेल. त्यानंतर, सूत्रधार हळूहळू प्रश्न/चर्चांच्या मूल्यमापन आणि संश्लेषणाच्या उच्च स्तराकडे वळेल, ज्यामध्ये दोन्ही पक्षांना वरिष्ठ आणि कनिष्ठ सहभागींना त्यांच्या पूर्वीच्या अनुभवाच्या आणि क्लिनिकल कौशल्ये किंवा सिम्युलेटेड परिस्थितींमधील अनुभवाच्या आधारावर सहभागी होण्याची समान संधी द्यावी लागेल. हा दृष्टिकोन कमी अनुभवी सहभागींना अधिक अनुभवी सहभागींनी सांगितलेल्या अनुभवांचा तसेच डीब्रीफिंग सूत्रधाराच्या सूचनांचा सक्रियपणे सहभागी होण्यास आणि लाभ घेण्यास मदत करेल. दुसरीकडे, हे मॉडेल केवळ वेगवेगळ्या क्षमता आणि अनुभव पातळी असलेल्या सहभागींच्या एसबीईसाठीच नव्हे, तर समान अनुभव आणि क्षमता पातळी असलेल्या एसबीई गट सहभागींसाठी देखील तयार केले आहे. शिकण्याची उद्दिष्ट्ये साध्य करण्यासाठी, गटाला ज्ञान आणि आकलनावर लक्ष केंद्रित करण्यापासून संश्लेषण आणि मूल्यमापनावर लक्ष केंद्रित करण्याकडे सहज आणि पद्धतशीरपणे नेण्यासाठी हे मॉडेल तयार केले गेले आहे. मॉडेलची रचना आणि प्रक्रिया वेगवेगळ्या आणि समान क्षमता व अनुभव पातळी असलेल्या गटांना अनुरूप बनवल्या आहेत.
याव्यतिरिक्त, आरोग्यसेवेमध्ये व्यावसायिकांमध्ये नैदानिक ​​तर्क आणि क्षमता विकसित करण्यासाठी RLC च्या संयोगाने SBE वापरले जात असले तरी [22,30,38], केसची गुंतागुंत आणि संज्ञानात्मक अतिभाराच्या संभाव्य धोक्यांशी संबंधित घटक विचारात घेणे आवश्यक आहे, विशेषतः जेव्हा SBE परिस्थितींमध्ये सहभागी झालेल्यांनी अत्यंत गुंतागुंतीच्या, गंभीर आजारी रुग्णांचे अनुकरण केले, ज्यांना त्वरित हस्तक्षेप आणि महत्त्वपूर्ण निर्णय घेण्याची आवश्यकता होती [2,18,37,38,47,48]. यासाठी, SBE मध्ये सहभागी होताना अनुभवी आणि कमी अनुभवी दोन्ही सहभागींची विश्लेषणात्मक आणि गैर-विश्लेषणात्मक तर्क प्रणालींमध्ये एकाच वेळी बदल करण्याची प्रवृत्ती विचारात घेणे महत्त्वाचे आहे, आणि एक पुरावा-आधारित दृष्टिकोन स्थापित करणे आवश्यक आहे जो ज्येष्ठ आणि तरुण दोन्ही विद्यार्थ्यांना शिकण्याच्या प्रक्रियेत सक्रियपणे सहभागी होण्याची संधी देईल. अशाप्रकारे, मॉडेलची रचना अशा प्रकारे केली गेली आहे की, सादर केलेल्या सिम्युलेटेड केसच्या गुंतागुंतीची पर्वा न करता, सुलभकाने हे सुनिश्चित केले पाहिजे की वरिष्ठ आणि कनिष्ठ दोन्ही सहभागींच्या ज्ञानाचे आणि पार्श्वभूमीच्या समजाचे पैलू प्रथम समाविष्ट केले जातील आणि नंतर विश्लेषण, संश्लेषण, आकलन आणि मूल्यमापन पैलू सुलभ करण्यासाठी हळूहळू आणि चिंतनशीलपणे विकसित केले जातील. यामुळे लहान विद्यार्थ्यांना त्यांनी जे शिकले आहे ते पक्के करण्यास आणि दृढ करण्यास, तसेच मोठ्या विद्यार्थ्यांना नवीन ज्ञानाचे संश्लेषण करून ते विकसित करण्यास मदत होईल. यामुळे प्रत्येक सहभागीचा पूर्वानुभव आणि क्षमता विचारात घेऊन तर्क प्रक्रियेच्या गरजा पूर्ण होतील, आणि याचे एक असे सर्वसाधारण स्वरूप असेल जे उच्च माध्यमिक व कनिष्ठ माध्यमिक विद्यार्थ्यांच्या विश्लेषणात्मक आणि अविश्लेषणात्मक तर्क प्रणालींमध्ये एकाच वेळी बदल करण्याच्या प्रवृत्तीला संबोधित करेल, ज्यामुळे नैदानिक ​​तर्काची इष्टतमता सुनिश्चित होईल.
याव्यतिरिक्त, सिम्युलेशन फॅसिलिटेटर/डिब्रीफर यांना सिम्युलेशन डिब्रीफिंग कौशल्यांमध्ये प्रभुत्व मिळवणे कठीण जाऊ शकते. जे स्क्रिप्ट वापरत नाहीत त्यांच्या तुलनेत, फॅसिलिटेटरचे ज्ञान संपादन आणि वर्तणूक कौशल्ये सुधारण्यासाठी कॉग्निटिव्ह डिब्रीफिंग स्क्रिप्ट्सचा वापर प्रभावी मानला जातो [54]. परिदृश्य (Scenarios) हे एक कॉग्निटिव्ह साधन आहे जे शिक्षकांच्या मॉडेलिंग कार्याला सुलभ करू शकते आणि डिब्रीफिंग कौशल्ये सुधारू शकते, विशेषतः अशा शिक्षकांसाठी जे अजूनही त्यांचा डिब्रीफिंग अनुभव एकत्रित करत आहेत [55]. अधिक उपयोगिता प्राप्त करणे आणि वापरकर्ता-अनुकूल मॉडेल्स विकसित करणे. (आकृती 2 आणि आकृती 3).
सध्या उपलब्ध असलेल्या सिम्युलेशन विश्लेषण आणि मार्गदर्शित चिंतन मॉडेल्समध्ये प्लस/डेल्टा, ॲप्रिसिएटिव्ह सर्व्हे आणि ब्लूम्स टॅक्सोनॉमी सर्व्हे पद्धतींच्या समांतर एकत्रीकरणावर अद्याप लक्ष दिले गेलेले नाही. या पद्धतींचे एकत्रीकरण आरएलसी (RLC) मॉडेलमधील नाविन्य अधोरेखित करते, ज्यामध्ये नैदानिक ​​तर्काची इष्टतमता आणि विद्यार्थी-केंद्रितता साधण्यासाठी या पद्धती एकाच स्वरूपात एकत्रित केल्या जातात. सहभागींच्या नैदानिक ​​तर्क क्षमता सुधारण्यासाठी आणि इष्टतम करण्यासाठी, वैद्यकीय शिक्षकांना आरएलसी मॉडेलचा वापर करून गट एसबीई (SBE) मॉडेलिंगचा फायदा होऊ शकतो. मॉडेलमधील परिदृश्ये शिक्षकांना चिंतनशील डिब्रीफिंगच्या प्रक्रियेत प्रभुत्व मिळवण्यास आणि आत्मविश्वासपूर्ण व सक्षम डिब्रीफिंग फॅसिलिटेटर बनण्यासाठी त्यांची कौशल्ये मजबूत करण्यास मदत करू शकतात.
एसबीईमध्ये अनेक विविध पद्धती आणि तंत्रांचा समावेश असू शकतो, ज्यात मॅनक्विन-आधारित एसबीई, कार्य सिम्युलेटर, रुग्ण सिम्युलेटर, प्रमाणित रुग्ण, आभासी आणि संवर्धित वास्तव यांचा समावेश होतो, पण ते एवढ्यापुरतेच मर्यादित नाही. अहवाल देणे हे मॉडेलिंगच्या महत्त्वाच्या निकषांपैकी एक आहे हे लक्षात घेता, या पद्धती वापरताना सिम्युलेटेड आरएलसी मॉडेलचा वापर अहवाल देणारे मॉडेल म्हणून केला जाऊ शकतो. शिवाय, जरी हे मॉडेल नर्सिंग क्षेत्रासाठी विकसित केले गेले असले तरी, आंतरव्यावसायिक आरोग्यसेवा एसबीईमध्ये त्याचा वापर होण्याची क्षमता आहे, ज्यामुळे आंतरव्यावसायिक शिक्षणासाठी आरएलसी मॉडेलची चाचणी करण्याकरिता भविष्यातील संशोधन उपक्रमांची गरज अधोरेखित होते.
एसबीई अतिदक्षता विभागांमधील नर्सिंग केअरसाठी पोस्ट-सिम्युलेशन आरएलसी मॉडेलचा विकास आणि मूल्यमापन. इतर आरोग्यसेवा शाखांमध्ये आणि आंतरव्यावसायिक एसबीईमध्ये मॉडेलच्या वापराची सामान्यीकरणक्षमता वाढवण्यासाठी, भविष्यात मॉडेलचे मूल्यमापन/प्रमाणीकरण करण्याची शिफारस केली जाते.
हे मॉडेल एका संयुक्त कार्यगटाने सिद्धांत आणि संकल्पनेच्या आधारावर विकसित केले आहे. मॉडेलची वैधता आणि सामान्यीकरणक्षमता सुधारण्यासाठी, भविष्यात तुलनात्मक अभ्यासांकरिता वर्धित विश्वसनीयता मापनांचा वापर विचारात घेतला जाऊ शकतो.
सरावातील चुका कमी करण्यासाठी, सुरक्षित आणि योग्य नैदानिक ​​निर्णय घेण्याची खात्री करण्याकरिता व्यावसायिकांकडे प्रभावी नैदानिक ​​तर्क कौशल्ये असणे आवश्यक आहे. SBE RLC चा वापर चर्चासत्र तंत्र म्हणून केल्याने नैदानिक ​​तर्क विकसित करण्यासाठी आवश्यक असलेले ज्ञान आणि व्यावहारिक कौशल्ये यांच्या विकासाला चालना मिळते. तथापि, नैदानिक ​​तर्काचे बहुआयामी स्वरूप, जे पूर्वीचा अनुभव आणि संपर्क, क्षमतेतील बदल, माहितीचे प्रमाण आणि प्रवाह, आणि सिम्युलेशन परिस्थितीची गुंतागुंत यांच्याशी संबंधित आहे, ते सिम्युलेशननंतरचे RLC मॉडेल विकसित करण्याचे महत्त्व अधोरेखित करते, ज्याद्वारे नैदानिक ​​तर्क सक्रियपणे आणि प्रभावीपणे अंमलात आणला जाऊ शकतो. या घटकांकडे दुर्लक्ष केल्यास नैदानिक ​​तर्क अविकसित आणि कमी दर्जाचा होऊ शकतो. गट ​​सिम्युलेशन उपक्रमांमध्ये सहभागी होताना नैदानिक ​​तर्क सर्वोत्तम करण्यासाठी या घटकांना संबोधित करण्याकरिता RLC मॉडेल विकसित केले गेले. हे उद्दिष्ट साध्य करण्यासाठी, हे मॉडेल एकाच वेळी प्लस/मायनस मूल्यांकनात्मक चौकशी आणि ब्लूमच्या वर्गीकरणाचा वापर एकत्रित करते.
या अभ्यासादरम्यान वापरलेले आणि/किंवा विश्लेषण केलेले डेटासेट, योग्य विनंती केल्यावर संबंधित लेखकाकडून उपलब्ध होतील.
डॅनियल एम, रेन्सिक जे, डर्निंग एसजे, होल्मबो ई, सॅन्टेन एसए, लँग डब्ल्यू, रॅटक्लिफ टी, गॉर्डन डी, हेस्ट बी, लुबार्स्की एस, एस्ट्राडा केए. क्लिनिकल रिझनिंगचे मूल्यांकन करण्याच्या पद्धती: पुनरावलोकन आणि सराव शिफारसी. ॲकॅडमी ऑफ मेडिकल सायन्सेस. 2019;94(6):902–12.
यंग एमई, थॉमस ए., लुबार्स्की एस., गॉर्डन डी., ग्रुपेन एलडी, रेन्सिच जे., बॅलार्ड टी., होल्मबो ई., दा सिल्वा ए., रॅटक्लिफ टी., शुविर्थ एल. आरोग्य व्यवसायांमधील क्लिनिकल तर्कावरील साहित्याची तुलना: एक व्याप्ती पुनरावलोकन. बीएमसी मेडिकल एज्युकेशन. 2020;20(1):1–1.
गेरेरो जेजी. द नर्सिंग प्रॅक्टिस रीझनिंग मॉडेल: द आर्ट अँड सायन्स ऑफ क्लिनिकल रीझनिंग, डिसिजन मेकिंग, अँड जजमेंट इन नर्सिंग. ओपन द नर्स जर्नल. 2019;9(2):79–88.
अल्मोमनी ई, अलराउच टी, सादा ओ, अल नसूर ए, कांबळे एम, सॅम्युअल जे, अटाल्लाह के, मुस्तफा ई. गंभीर काळजीमध्ये क्लिनिकल लर्निंग आणि अध्यापन पद्धती म्हणून प्रतिबिंबित शिक्षण संवाद. कतार मेडिकल जर्नल. 2020;2019;1(1):64.
मामेद एस., व्हॅन गॉग टी., सॅम्पायो एएम, डी फारिया आरएम, मारिया जेपी, श्मिट एचजी क्लिनिकल केसेसच्या सरावाने विद्यार्थ्यांच्या निदान कौशल्यांना कसा फायदा होतो? त्याच आणि नवीन विकारांच्या भविष्यातील निदानांवर संरचित चिंतनाचे परिणाम. ॲकॅडमी ऑफ मेडिकल सायन्सेस. २०१४;८९(१):१२१–७.
टुटिची एन, थिओबाल्ड केए, रॅम्सबोथम जे, जॉन्स्टन एस. सिम्युलेशनमध्ये निरीक्षकांच्या भूमिका आणि क्लिनिकल तर्कशास्त्राचा शोध: एक व्याप्ती पुनरावलोकन. नर्स एज्युकेशन प्रॅक्टिस 2022 जानेवारी 20: 103301.
एडवर्ड्स आय, जोन्स एम, कार जे, ब्रॉनॅक-मेयर ए, जेन्सेन जीएम. फिजिकल थेरपीमधील क्लिनिकल रिझनिंग स्ट्रॅटेजीज. फिजिओथेरपी. 2004;84(4):312–30.
कुइपर आर, पेसुट डी, कौट्झ डी. वैद्यकीय विद्यार्थ्यांमध्ये नैदानिक ​​तर्क कौशल्यांच्या स्व-नियमनास प्रोत्साहन देणे. ओपन जर्नल नर्स २००९;३:७६.
लेव्हेट-जोन्स टी, हॉफमन के, डेम्प्सी जे, जिओन एसवाय, नोबल डी, नॉर्टन केए, रोश जे, हिकी एन. नैदानिक ​​तर्काचे "पाच हक्क": नर्सिंग विद्यार्थ्यांची जोखमीच्या रुग्णांना ओळखण्यात आणि व्यवस्थापित करण्यात नैदानिक ​​क्षमता सुधारण्यासाठी एक शैक्षणिक मॉडेल. नर्सिंग एज्युकेशन टुडे. २०१०;३०(६):५१५–२०.
ब्रेंटनॉल जे, थॅकरे डी, जड बी. प्लेसमेंट आणि सिम्युलेशन सेटिंगमध्ये वैद्यकीय विद्यार्थ्यांच्या क्लिनिकल तर्काचे मूल्यांकन: एक पद्धतशीर पुनरावलोकन. इंटरनॅशनल जर्नल ऑफ एन्व्हायर्नमेंटल रिसर्च, पब्लिक हेल्थ. २०२२;१९(२):९३६.
चेंबरलेन डी, पोलॉक डब्ल्यू, फुलब्रुक पी. क्रिटिकल केअर नर्सिंगसाठी ACCCN मानके: एक पद्धतशीर पुनरावलोकन, पुरावा विकास आणि मूल्यांकन. इमर्जन्सी ऑस्ट्रेलिया. 2018;31(5):292–302.
कुन्हा एलडी, पेस्टाना-सांतोस एम, लोम्बा एल, रेइस सांतोस एम. भूल दिल्यानंतरच्या काळजीमधील नैदानिक ​​तर्कातील अनिश्चितता: जटिल आरोग्यसेवा वातावरणातील अनिश्चिततेच्या मॉडेल्सवर आधारित एक एकात्मिक पुनरावलोकन. जे पेरिऑपरेटिव्ह नर्स. २०२२;३५(२):ई३२–४०.
रिवाझ एम, तवाकोलिनीया एम, मोमेन्नासाब एम. क्रिटिकल केअर नर्सेसचे व्यावसायिक सराव वातावरण आणि त्याचा नर्सिंग परिणामांशी संबंध: एक स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडेलिंग अभ्यास. स्कँड जे केअरिंग सायन्स. २०२१;३५(२):६०९–१५.
सुवर्डियांतो एच, अस्तुती व्हीव्ही, क्षमता. क्रिटिकल केअर युनिटमधील विद्यार्थी परिचारिकांसाठी नर्सिंग आणि क्रिटिकल केअर प्रॅक्टिसेस जर्नल एक्सचेंज (जेएससीसी). स्ट्राडा मॅगझिन इल्मिया केसेहाटन. 2020;9(2):686–93.
लीव बी, देजेन तिलाहून ए, कास्यु टी. अतिदक्षता विभागातील परिचारिकांमधील शारीरिक तपासणीशी संबंधित ज्ञान, दृष्टिकोन आणि घटक: एक बहुकेंद्रित क्रॉस-सेक्शनल अभ्यास. रिसर्च प्रॅक्टिस इन क्रिटिकल केअर. 2020;9145105.
सुलिव्हन जे., ह्युगिल के., ए. एलराउश टीए, मथियास जे., अलखेतिमी एमओ एका मध्य पूर्वेकडील देशाच्या सांस्कृतिक संदर्भात परिचारिका आणि सुईणींसाठी क्षमता चौकटीची प्रायोगिक अंमलबजावणी. नर्स एज्युकेशन प्रॅक्टिस. 2021;51:102969.
वांग एमएस, थॉर ई, हडसन जेएन. स्क्रिप्ट सुसंगतता चाचण्यांमध्ये प्रतिसाद प्रक्रियेच्या वैधतेची चाचणी: एक विचार-व्यक्त दृष्टिकोन. आंतरराष्ट्रीय वैद्यकीय शिक्षण जर्नल. 2020;11:127.
कांग एच, कांग एचवाय. सिम्युलेशन शिक्षणाचे क्लिनिकल तर्क कौशल्ये, क्लिनिकल क्षमता आणि शैक्षणिक समाधानावर होणारे परिणाम. जे कोरिया अकॅडमिक अँड इंडस्ट्रियल कोऑपरेशन असोसिएशन. 2020;21(8):107–14.
डिकमन पी, थोरगेइरसेन के, क्विंडेसलँड एसए, थॉमस एल, बुशेल डब्ल्यू, लँगली अर्सडाल एच. कोविड-१९ सारख्या संसर्गजन्य रोगांच्या उद्रेकांना प्रतिसाद तयार करण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी मॉडेलिंगचा वापर: नॉर्वे, डेन्मार्क आणि ग्रेट ब्रिटनकडून व्यावहारिक सूचना आणि संसाधने. ॲडव्हान्स्ड मॉडेलिंग. २०२०;५(१):१–०.
लिओस एल, लोप्रेयाटो जे, फाउंडर डी, चांग टीपी, रॉबर्टसन जेएम, अँडरसन एम, डियाझ डीए, स्पेन एई, संपादक. (सहयोगी संपादक) आणि टर्मिनोलॉजी अँड कॉन्सेप्ट्स वर्किंग ग्रुप, डिक्शनरी ऑफ हेल्थकेअर मॉडेलिंग – दुसरी आवृत्ती. रॉकविल, एमडी: एजन्सी फॉर हेल्थकेअर रिसर्च अँड क्वालिटी. जानेवारी २०२०: २०-००१९.
ब्रूक्स ए, ब्रॅकमन एस, कॅप्रालोस बी, नाकाजिमा ए, टायर्मन जे, जैन एल, साल्वेटी एफ, गार्डनर आर, माइनहार्ट आर, बर्टाग्नी बी. आरोग्यसेवा सिम्युलेशनसाठी ऑगमेंटेड रिॲलिटी. सर्वसमावेशक आरोग्यासाठी व्हर्च्युअल पेशंट तंत्रज्ञानातील नवीनतम प्रगती. गेमिफिकेशन आणि सिम्युलेशन. २०२०;१९६:१०३–४०.
अलमरानी एमएच, अलम्मल केए, अलकाहतानी एसएस, सालेम ओए नर्सिंग विद्यार्थ्यांमधील चिकित्सक विचार कौशल्ये आणि आत्मविश्वासावर सिम्युलेशन आणि पारंपारिक शिक्षण पद्धतींच्या परिणामांची तुलना. जे नर्सिंग रिसर्च सेंटर. 2018;26(3):152–7.
किअरनॅन एलके सिम्युलेशन तंत्रांचा वापर करून क्षमता आणि आत्मविश्वासाचे मूल्यांकन करतात. केअर. 2018;48(10):45.