Impact of Simulated Patients on Physiotherapy Students’ Skill Performance in Cardiorespiratory Practice Classes: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To date, no evidence exists that high-fidelity simulation improves skill development among physiotherapy students in the university setting. With pressures to reduce costs and maintain or improve the quality of the learning experience, and with pressures on clinical placement, it is essential to investigate methods that might improve students’ skill performance before they undertake clinical practice. Our study set out to investigate (1) the impact of using simulated patients (SPs) in a practical class on physiotherapy students’ skill acquisition and (2) the students’ reflections on the intervention. Method: We devised a pilot study using a single-centre randomized controlled trial. A total of 28 undergraduate physiotherapy students, matched using previous practical examination grades, undertook a 2-hour practical class in which they practised their core cardiorespiratory skills. Pre-session resources were identical. The control group practised on peers; the intervention group practised on SPs. The students’ skill performance was assessed 2 weeks later using the Mini-Clinical Evaluation Exercise (MiniCEX), including gathering qualitative data from the students’ reflections. Twenty-eight students undertook the practical class and subsequent MiniCEX assessment. Results: A statistically significant difference was found for all aspects of the MiniCEX except medical interview ( p = 0.07) and physical interview ( p = 0.69), and a large effect size was found for all areas except physical interview (0.154) and medical interview (0.378). The students’ reflections focused on three key themes: behaviours and attitudes, teaching the active cycle of breathing technique, and feedback. Conclusions: Our findings suggest that interacting with SPs improves student skill performance, but further research using a larger sample size and an outcome measure validated for this population is required to confirm this.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».