Facilitating in-situ simulations in an acute care environment: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Clinical Educators frequently use in-situ simulation-based experiences (SBE) to improve the skill and competency of healthcare professionals. The aim of the experience is to improve the quality of patient care and, ultimately, patient outcomes. The facilitator plays a key role in the in-situ SBE as they provide structure, guidance, and support, to help learners achieve the educational outcomes. However, they often face barriers concerning preparation for their role, time release from clinical duties, time to facilitate an effective debrief, and space constraints. The aim of this research was to gain insights into the opportunities and barriers educators face when facilitating in-situ simulations.Methods: A qualitative descriptive design utilising semi-structured interviews with twelve clinical educators who had facilitated in-situ SBE's in the acute care environment within a hospital facility. Interview data was analysed utilising a general inductive approach to determine themes.Results: The facilitators valued in-situ SBE as a teaching and learning strategy however they faced challenges related to time constraints, resourcing, ‘buy in’ and competing priorities for themselves and the learners.Conclusions: Sustaining an in-situ SBE programme long term requires a departmental culture that normalises SBE as routine practice, a simulation design appropriate to the in-situ environment, and opportunities to engage in a community of practice.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».