Simulation as an innovative approach in dementia caregiver education: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Simulation has well been used for training healthcare professional; however, such innovative approach in dementia caregiver education is still at infancy. This study aims to review the application of simulation in the education of dementia family caregiver regarding the simulation modality, skills trained and outcomes. Method Keywords including “caregiv*”, “simulation” and “caregiver education” were used for searching in PubMed, CIHNAL, Medline, Psyinfo and Embase databases. Publications were searched up to 2021 and 7 studies were reviewed. Result Studies were conducted in US, Netherland, Canada and South Korea of sample size ranging from 28 to 264. Study designs included RCT, quasi experimental and non‐experimental. Virtual reality was employed to enhance empathy and competency of caregivers; simulated patient (SP) was employed to enhance communication skill and problem‐solving technique; low‐fidelity simulator (Dementia LiveTM) was employed to enhance empathy and problem solving. Outcomes included improvement in empathy, caregiving competency and decreased use of emotion‐focused and avoidance‐focused coping. None of the studies provided detailed simulation design. Conclusion Simulation as an innovative approach may inform nursing intervention in dementia care. Nurses could incorporate simulation into psychoeducation to enhance dementia family caregivers’ self‐efficacy. Communication skill, problem‐solving technique and behavioral problem can be addressed through therapeutic simulation with the use of SP methodology (Sadvoy et al, 2020). Scenario design should be person‐centered and simulation design should be stringent. Experimental studies are urged to determine the effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».