Experiences of Participants During In Situ Simulation With a Learner Present
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While in situ simulation (ISS) provides robust value for health care teams, it is less clear how medical learners affect the experiences of other participants. METHODS: This was a single-center qualitative analysis of a community hospital's emergency department ISS program that included medical learners (medical students, family and emergency medicine residents). Focus groups were conducted before and after with nurses, staff physicians, and resident physicians. Phenomenologic analysis using a constructivist framework was used to examine themes. RESULTS: Fifty-two ISSs were held from February 2019 to March 2020. Of those simulations, 36 had learners present. Positive effects included creating an open learning environment and offering staff physicians a safe teaching space. Negative effects arose when objectives of ISS were highly team based or latent safety threat (LST) focused. All groups thought learners added value to ISS. CONCLUSION: Thought should be given to ISS objectives when considering how learners affect other participants. When including learners, review objectives, clarify expectations in prebriefing, and ensure that debriefing begins with LSTs and process objectives before diving into medical objectives. This study provides insight into the effect of medical learners on ISS.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».