Exploring simulation design for mental health practice preparation: a pilot study with learners and preceptors
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this exploratory pilot study was to determine the feasibility of delivering mental health practice simulations for occupational therapy learners, and whether different debriefing approaches yielded performance differences over successive simulations. Five clinical preceptors and nine first year MScOT students participated in this mixed-method study. In week one simulations, one student group received preceptor facilitated debriefing while the other group used self-debriefing. Both groups used the same scripted questions informed by an advocacy-inquiry approach. In the second week, both groups received the preceptor-led debriefing. Preceptors rated student performances while students self-rated their confidence, competence screen, and satisfaction using standardized tools. Ratings of simulation performance revealed gaps in practice knowledge and the process of practice. Preceptor-led debriefing for both groups resulted in greater depth of reflection and insight into learning gaps and opportunities for continued improvement. The self-debriefing group reported feeling less confident in the simulations. Preceptors reported the scripted advocacy inquiry debriefing approach helped draw out clinical reasoning that could not be observed from performance alone. Simulation may be an effective teaching tool for developing core practice competencies. Design and debriefing styles appear to impact preceptor feedback and the depth of learner critical reflection. Further study is required for generalization.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».