Virtual patient simulation to improve nurses’ relational skills in a continuing education context: a convergent mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective provider-patient communication is crucial to the delivery of high-quality care. Communication roadblock such as righting reflex is widely observed among providers and can lead to relational disengagement. In previous work, nurses felt ill-equipped to communicate effectively with HIV-positive patients to support medication adherence. Providing nurses with continuing education opportunities to improve their relational skills is a major target for optimizing the quality of care. Virtual patient simulation is one promising strategy that needs to be evaluated among graduate nurses. This study aimed to assess the acceptability of a virtual patient simulation to improve nurses' relational skills in a continuing education context. METHODS: We conducted a convergent mixed methods study by combining a quantitative pre-experimental, one-group post-test design and a qualitative exploratory study. We used convenience and snowball sampling approaches to select registered nurses (n = 49) working in Quebec, Canada. Participants completed an online sociodemographic questionnaire, consulted the automated virtual patient simulation (informed by motivational interviewing), and filled out an online post-test survey. Descriptive statistics (mean, SD, median, interquartile range) were used to present quantitative findings. From the 27 participants who completed the simulation and post-test survey, five participated in a focus group to explore their learning experience. The discussion transcript was subjected to thematic analysis. At the final stage of the study, we used a comparison strategy for the purpose of integrating the quantitative and qualitative results. RESULTS: Nurses perceived the simulation to be highly acceptable. They rated the global system quality and the technology acceptance with high scores. They reported having enjoyed the simulation and recommended other providers use it. Four qualitative themes were identified: motivations to engage in the simulation-based research; learning in a realistic, immersive, and non-judgmental environment; perceived utility of the simulation; and perceived difficulty in engaging in the simulation-based research. CONCLUSIONS: The simulation contributed to knowledge and skills development on motivational interviewing and enhanced nurses' self-confidence in applying relational skills. Simulation holds the potential to change practice, as nurses become more self-reflective and aware of the impact of their relational skills on patient care. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN18243005 , retrospectively registered on July 3 2020.
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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 | 0,035 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».