Building patient safety culture by using interprofessional simulation with nursing, paramedic, and emergency telecommunication students: A mixed-methods research study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Healthcare, allied health, and social service professionals have an essential role in fostering student’s attitudes, skills, and behaviours that support safe care. The aim of this study was to offer new insights into assessments of interprofessional education by evaluating student’s perceptions of an interprofessional simulation experience. Principal results: Teams comprised of nursing (n=81), paramedic (n=38), and emergency telecommunication students (n=11) were involved in a high acuity simulated scenario involving a client with a high-risk pregnancy and her family. Both quantitative and qualitative data were evaluated. The findings suggest that the students found the experience important in developing communication, teamwork and collaboration skills that are essential for effective handover communication and patient safety. Major conclusions: Based on thematic coding, 4 themes emerged from the data: communication and collaboration in teamwork; roles and responsibilities, and leadership; patient-centred care and safety; and emotional dynamics and professional growth. Emergency telecommunication students noted ‘feedback being constructive and timely’ as the most important in the simulation design while nursing and paramedic students rated ‘opportunity to obtain feedback from teacher to build knowledge to another level’ as the most important. Students wanted earlier and more frequent interprofessional education experiences. Areas that students identified as needing more clarity included role clarification and collaborative leadership. Key Words: patient safety, interprofessional education, simulation, health professional students, handover communication, mixed methods Please find Quantitative Survey Results for the Simulation Design & Simulation Design Importance Rating Tools. An ANOVA was completed to compare the mean scores for this tool by program.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».