High-Fidelity Simulation’s Impact on Clinical Reasoning and Patient Safety: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background Simulation-based learning is a recognized teaching approach in nursing education. However, research on the interplay of simulation and clinical reasoning development is limited. It is assumed that the opportunity to develop skills and clinical reasoning through simulation will contribute to patient safety. Purpose This scoping review aims to summarize the literature on the impact of high-fidelity simulation (HFS) on students' clinical reasoning and patients' safety in undergraduate nursing education and to use that information to provide recommendations to nursing educators. Methods A scoping review of the literature published between 2011 and 2022 was conducted following the guidelines of the Joanna Briggs Institute Manual for Evidence Synthesis and a methodological framework for scoping studies. Results Of 155 studies identified, 21 were included in the final review. Based on these studies, HFS may affect patient safety by stimulating clinical reasoning in a safe environment for undergraduate nursing students. Exposure to HFS improves students' readiness and alleviates "transition shock" and anticipatory anxiety in the clinical setting. HFS cannot replace but may be used in conjunction with real-life nursing practice to support the development of clinical reasoning in students. Conclusion Simulation promotes active learning as students engage in lifelike scenarios. Repetitive practice of nursing skills in simulation contributes to students' dexterity, leading to improved safety, clinical performance, and translation of theory to practice. In addition, prebriefing and debriefing sessions after the HFS activity provide opportunities for exploration of factors influencing patient safety.
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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 | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».