Interprofessional team debriefings with or without an instructor after a simulated crisis scenario: An exploratory case study
Notice bibliographique
Résumé
The value of debriefing after an interprofessional simulated crisis is widely recognised; however, little is known about the content of debriefings and topics that prompt reflection. This study aimed to describe the content and topics that facilitate reflection among learners in two types of interprofessional team debriefings (with or without an instructor) following simulated practice. Interprofessional operating room (OR) teams (one anaesthesia trainee, one surgical trainee, and one staff circulating OR nurse) managed a simulated crisis scenario and were randomised to one of two debriefing groups. Within-team groups used low-level facilitation (i.e., no instructor but a one-page debriefing form based on the Ottawa Global Rating Scale). The instructor-led group used high-level facilitation (i.e., gold standard instructor-led debriefing). All debriefings were recorded, transcribed, and thematically analysed using the inductive qualitative methodology. Thirty-seven interprofessional team-debriefing sessions were included in the analysis. Regardless of group allocation (within-team or instructor-led), the debriefings centred on targeted crisis resource management (CRM) content (i.e., communication, leadership, situation awareness, roles, and responsibilities). In both types of debriefings, three themes emerged as topics for entry points into reflection: (1) the process of the debriefing itself, (2) experience of the simulation model, including simulation fidelity, and (3) perceived performance, including the assessment of CRM. Either with or without an instructor, interprofessional teams focused their debriefing discussion on targeted CRM content. We report topics that allowed learners to enter reflection. This is important for understanding how to maximise learning opportunities when creating education activities for healthcare providers that work in interprofessional settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».