A long-range perspective: A qualitative evaluation of simulation training for contingency operations among interprofessional behavioral health officers over time
Notice bibliographique
Résumé
Large-Scale Combat Operations (LSCO) will necessitate behavioral health professionals who can deploy interventions that can be applied by non-behavioral health professionals in a prolonged field setting, representing a fundamental shift from the service delivery in garrison. Unfortunately, this means there will be little opportunity for behavioral health professionals to gain experience prior to implementation, which can risk mission failure due to inadequate preparation. Simulation education and exercise training are hallmarks of both military and healthcare training but have been underutilized in behavioral health domains. The current study presents the results of a qualitative evaluation of a novel simulation-based training exercise for behavioral health training in a military field setting. Graduates of an interprofessional military behavioral health training program were contacted approximately 4-9 years after their engagement in this training and asked to reflect on how this training experience influenced their readiness for behavioral health care in deployed settings. Results indicated that a simulation-based training methodology can faithfully capture some of the key facets of behavioral health intervention in austere and/or deployed settings - with numerous respondents indicating fidelity in comparison to relevant real-world scenarios subsequently faced at various points following graduation. Both positive and critical feedback from participants are discussed regarding the potential further development of simulation-based training programs, as well as the necessary scalability in the context of future LSCOs.
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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 | 0,045 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».