Involving Patients Throughout Sensitive Simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While people with lived experience (PLE) are increasingly included in health professions education, their role in simulation often remains limited to narrative sharing. This initiative explored how involving PLE throughout the design and delivery of a pharmacy simulation on PrEP (a preventive HIV treatment) and sexual and gender diversity shaped students' learning about inclusive, person-centred communication in consultations involving stigma and marginalisation. APPROACH: A PrEP-related simulation involving a non-binary patient was integrated into a third-year pharmacy course. Sessions took place in a fully equipped lab replicating a community pharmacy, with 10 stations and professional actors as standardised patients. Six PLE informed learning objectives, scenario design and debriefing. One PLE trained the actors, observed simulations and participated in debriefings. Their involvement supported inclusive, person-centred communication around sexuality, gender diversity and HIV prevention. EVALUATION: A mixed-methods design assessed impact. Survey responses (n = 109) indicated increased confidence in PrEP-related care and strong appreciation for PLE's presence. Most students had little personal and professional exposure to PrEP, and 93% agreed the PLE enriched their learning. Interviews (n = 14) highlighted how PLE involvement helped demystify stigmatised topics, fostered self-reflection and emphasised the value of lived experience. Students noted enhanced realism and psychological safety. IMPLICATIONS: Involving PLE throughout simulation-from codesign to debriefing-helped reduce stigma, promote inclusive communication and enhance scenario authenticity. Students felt better prepared for consultations involving PrEP or sexual and gender diversity. This approach may help amplify the patient's voice in health education and could be adapted to other sensitive or stigmatised health topics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».