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Enregistrement W2918447367

Selected abstracts from the 24th Annual Meeting of the Society in Europe for the Simulation Applied to Medicine. Debriefing with team deliberate practice: an instructional design to enhance the performance of undergraduate nursing students in recognising the deteriorating patient.

2018· article· en· W2918447367 sur OpenAlexfundno aff
Alan Platt, Linda Prescott‐Clements, Peter McMeekin

Notice bibliographique

RevueNorthumbria Research Link (Northumbria University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityHospital for Sick ChildrenQueen's University Belfast
Mots-clésDebriefingMedical educationOfficerPsychologyInstructional designIntervention (counseling)Quality (philosophy)Health careTest (biology)MedicineNursingPedagogy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction & Aims
\nThe purpose of this paper is to give an overview of the development of debriefing with team deliberate practice (DwTDP) as an innovative instructional design. The author will present their research findings and discuss its application to healthcare education.
\n
\nA key competency that undergraduate nurses have to achieve is that of the early recognition of clinical deterioration of patients the Nursing and Midwifery Council, and as advocated by the Chief Medical Officer simulation-based education is an important methodology in achieving this. Despite a growing evidence base for the use of simulation as a learning and teaching methodology Anderson and colleagues found a wide variation in the quality of delivery and recommended further research into those instructional design features that enhance learning. To meet this challenge, the author developed an innovative simulation-based educational enhancement entitled DwTDP. This was based on the deliberate practice framework and incorporated key elements from team working and debriefing theory.
\n
\nMethods
\n
\nUsing a quasi-experimental longitudinal pre-post design, the researcher explored the effect of DwTDP on the performance of second year adult nursing students (N = 93) over a one-year period. Naturally occurring student groups were randomised into either the intervention arm (n = 8), who received DwTDP, or the comparison arm (n = 8) who received a traditional SBE.
\n
\nResults & Discussion
\n
\nPre and post video data of the students’ performance was captured and collected at three time points over the course of the year. This was analyzed using a series of statistical techniques. An Independent t-test found that there was no statistically significant effect on the participant’s performance during the individual phases. However, a mixed ANOVA analysis identified that over time the DwTDP intervention led to a statistically significant improvement in the performance of the participants (F(1, 6) = 19.12, p = .005).
\n
\nIn phase 1 the participant’s time on task from the intervention group also showed statistical improvement (t(14) = 5.12, p<.001), with a very large effect size (d = 2.56). Although the effect sizes remained large in the other two phases the Independent t-tests were not statistically significant.
\n
\nThe results inferred that the DwTDP intervention was a feasible approach to use within nurse education. It enhanced the participant’s performance in recognising a deteriorating patient overtime and initially improved their response times. The author therefore recommends the use of this approach within adult nursing pre-registration curricula and further research into its efficacy with other healthcare professionals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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