The impact of a high fidelity simulation-based debriefing course on the Debriefing Assessment for Simulation in Healthcare (DASH)© score of novice instructors.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Experiential learning, followed by debriefing, is at the heart of Simulation-Based Medical Education (SBME) and has been proven effective to help master several medical skills. We investigated the impact of an educational intervention, based on high-fidelity SBME, on the debriefing competence of novice simulation instructors. METHODS: This is a prospective, randomized, quasi-experimental, pre- and post-test study. Sixty physicians without prior formal debriefing expertise attended a 5-day SBME seminar targeted on debriefing. Prior to the start of the seminar, 15 randomly chosen participants had to debrief a spaghetti and tape team exercise. Thereafter, the members of each team assessed their debriefer's performance using the Debriefing Assessment for Simulation in Healthcare (DASH)© score. The debriefing seminar that followed (intervention) consisted of 5 days of teaching that included theoretical and simulation training. Each scenario was followed by a Debriefing of the Debriefing (DOD) session conducted by the expert instructor. At the end of the course, 15 randomly chosen debriefers had to debrief a second tower building exercise and were re-evaluated with the DASH score by their respective team members. The Wilcoxon signed-rank test was used to compare pre- and post-test scores. Statistical tests were performed using GraphPad Prism 6.0c for Mac. RESULTS: A significant improvement in all items of the DASH score was noted following the seminar. The debriefers significantly improved their performance with regard to "maintaining an engaging learning environment" (Median [IQR]) (4[3-5] after the pre-test vs. 5.5[5-6] after the post-test, p<0.001); "structuring the debriefing in an organized way" (5[4-5] after the pre-test vs. 5[5-6] after the post-test, p=0.002); "provoking engaging discussion" (4[3-5.75] after the pre-test vs. 6[5-6] after the post-test, p<0.001); "identifying and exploring performance gaps" (5[4-6] after the pre-test vs. 6[5-6] after the post-test, p=0.014); and "helping trainees to achieve and sustain good future performance" (4[3-5] after the pre-test vs. 6[5-6] after the post-test, p<0.001). CONCLUSION: A simulation-based debriefing course, based mainly on DOD sessions, allowed novice simulation instructors to improve their overall debriefing skills including, more specifically, the ability to foster engagement in discussions and maintain an engaging learning environment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».