Challenging Conversations in Healthcare: Simulation-Based Interprofessional Learning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Interprofessional education is central to the mission of the Institute for Professionalism and Ethical Practice, based at Boston Children's Hospital and affiliated with Harvard Medical School. The Institute’s Program to Enhance Relational and Communication Skills (PERCS) offers simulation-based interprofessional workshops designed to help trainees and practitioners engage in challenging healthcare conversations across situations such as critical care, primary care, parent presence during resuscitation, spiritual distress, adverse medical outcomes, informed consent, organ donation, and others.Objective: To describe the pedagogy, recruitment statistics and sustained participant outcomes of the Program to Enhance Relational and Communication Skills (PERCS).Methods: The pedagogical framework is based on creating safety for learning, emphasizing moral and relational aspects of care, suspending hierarchy to support interprofessional learning, honoring multiple perspectives, and valuing reflection and self-discovery. Programs bring together physicians, nurses, social workers, psychologists, chaplains and other healthcare professionals for a wide range of innovative educational offerings. Core learning occurs through live enactments of challenging conversations with professional actors portraying patients and family members, followed by guided debriefings that support individual and group reflection.Results: Approximately 3000 local, national and international professionals have participated since the program’s inception in 2002. PERCS workshop participants have reported a greater sense of preparation, confidence, improved communication and relational skills, and decreased anxiety when holding challenging healthcare conversations immediately following training and up to 12 months later. Benefits of the training were not related to discipline, level of experience or previous educational opportunities.Conclusions: Participants reported enhanced communication and relational skills. The program strives to develop relational competence in the healthcare world, including qualities of compassion, trust, and respect between clinicians and patients, and increased attention to interprofessional collaboration and knowledge sharing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».