પ્રેક્ટિશનરો પાસે યોગ્ય, સલામત ક્લિનિકલ નિર્ણયો લેવા અને પ્રેક્ટિસની ભૂલો ટાળવા માટે અસરકારક ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતા હોવી આવશ્યક છે.નબળી રીતે વિકસિત ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતા દર્દીની સલામતી સાથે સમાધાન કરી શકે છે અને કાળજી અથવા સારવારમાં વિલંબ કરી શકે છે, ખાસ કરીને સઘન સંભાળ અને કટોકટી વિભાગોમાં.સિમ્યુલેશન-આધારિત તાલીમ દર્દીની સલામતીને જાળવી રાખીને ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતા વિકસાવવા માટે ડિબ્રીફિંગ પદ્ધતિ તરીકે સિમ્યુલેશનને અનુસરીને પ્રતિબિંબીત શીખવાની વાતચીતનો ઉપયોગ કરે છે.જો કે, ક્લિનિકલ તર્કની બહુપરીમાણીય પ્રકૃતિને લીધે, જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડનું સંભવિત જોખમ અને અદ્યતન અને જુનિયર સિમ્યુલેશન સહભાગીઓ દ્વારા વિશ્લેષણાત્મક (હાયપોથેટિકો-ડિડક્ટિવ) અને બિન-વિશ્લેષણાત્મક (સાહજિક) ક્લિનિકલ તર્ક પ્રક્રિયાઓના વિભેદક ઉપયોગને કારણે, તે મહત્વપૂર્ણ છે. ડિબ્રીફિંગ પદ્ધતિ તરીકે સિમ્યુલેશન પછી જૂથ પ્રતિબિંબીત શીખવાની વાતચીતમાં સામેલ થઈને ક્લિનિકલ તર્કને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે અનુભવ, ક્ષમતાઓ, માહિતીના પ્રવાહ અને વોલ્યુમ સાથે સંબંધિત પરિબળો અને કેસની જટિલતાને ધ્યાનમાં લો.અમારો ધ્યેય પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન રિફ્લેક્ટિવ લર્નિંગ ડાયલોગના મોડેલના વિકાસનું વર્ણન કરવાનો છે જે ક્લિનિકલ રિઝનિંગ ઑપ્ટિમાઇઝેશનની સિદ્ધિને પ્રભાવિત કરતા બહુવિધ પરિબળોને ધ્યાનમાં લે છે.
એક સહ-ડિઝાઇન કાર્યકારી જૂથ (N = 18), જેમાં ચિકિત્સકો, નર્સો, સંશોધકો, શિક્ષકો અને દર્દીના પ્રતિનિધિઓનો સમાવેશ થાય છે, સિમ્યુલેશનને ડિબ્રીફ કરવા માટે પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન રિફ્લેક્ટિવ લર્નિંગ ડાયલોગ મોડલ સહ-વિકાસ કરવા માટે ક્રમિક વર્કશોપ દ્વારા સહયોગ કરે છે.સહ-ડિઝાઇન કાર્યકારી જૂથે સૈદ્ધાંતિક અને વૈચારિક પ્રક્રિયા અને મલ્ટિ-ફેઝ પીઅર સમીક્ષા દ્વારા મોડેલનો વિકાસ કર્યો.પ્લસ/માઈનસ એસેસમેન્ટ સંશોધન અને બ્લૂમના વર્ગીકરણનું સમાંતર એકીકરણ સિમ્યુલેશન પ્રવૃત્તિઓમાં ભાગ લેતી વખતે સિમ્યુલેશન સહભાગીઓના ક્લિનિકલ તર્કને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાનું માનવામાં આવે છે.કન્ટેન્ટ વેલિડિટી ઈન્ડેક્સ (CVI) અને કન્ટેન્ટ વેલિડિટી રેશિયો (CVR) પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ ફેસ વેલિડિટી અને મૉડલની કન્ટેન્ટ વેલિડિટી સ્થાપિત કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો.
પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન રિફ્લેક્ટિવ લર્નિંગ ડાયલોગ મોડલ વિકસિત અને પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું હતું.મોડેલ કામ કરેલા ઉદાહરણો અને સ્ક્રિપ્ટીંગ માર્ગદર્શન દ્વારા સમર્થિત છે.મોડેલના ચહેરા અને સામગ્રીની માન્યતાનું મૂલ્યાંકન અને પુષ્ટિ કરવામાં આવી હતી.
નવા સહ-ડિઝાઇન મોડેલ વિવિધ મોડેલિંગ સહભાગીઓની કુશળતા અને ક્ષમતાઓ, માહિતીના પ્રવાહ અને વોલ્યુમ અને મોડેલિંગ કેસોની જટિલતાને ધ્યાનમાં લઈને બનાવવામાં આવ્યું હતું.જૂથ સિમ્યુલેશન પ્રવૃત્તિઓમાં ભાગ લેતી વખતે આ પરિબળો ક્લિનિકલ તર્કને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાનું માનવામાં આવે છે.
ક્લિનિકલ તર્કને આરોગ્ય સંભાળમાં ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસનો પાયો ગણવામાં આવે છે [ 1 , 2 ] અને ક્લિનિકલ યોગ્યતાનું મહત્વનું તત્વ [ 1 , 3 , 4 ].તે એક પ્રતિબિંબીત પ્રક્રિયા છે જેનો ઉપયોગ પ્રેક્ટિશનરો તેમને આવતી દરેક ક્લિનિકલ પરિસ્થિતિ માટે સૌથી યોગ્ય હસ્તક્ષેપને ઓળખવા અને અમલ કરવા માટે કરે છે [5, 6].ક્લિનિકલ તર્કને એક જટિલ જ્ઞાનાત્મક પ્રક્રિયા તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે જે દર્દી વિશેની માહિતી એકત્ર કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા, તે માહિતીના મહત્વનું મૂલ્યાંકન કરવા અને વૈકલ્પિક ક્રિયાના અભ્યાસક્રમોનું મૂલ્ય નક્કી કરવા માટે ઔપચારિક અને અનૌપચારિક વિચારસરણીનો ઉપયોગ કરે છે [7, 8].તે યોગ્ય સમયે અને યોગ્ય કારણસર યોગ્ય દર્દી માટે યોગ્ય પગલાં લેવા માટે કડીઓ ભેગી કરવાની, માહિતીની પ્રક્રિયા કરવાની અને દર્દીની સમસ્યાને સમજવાની ક્ષમતા પર આધાર રાખે છે [9, 10].
તમામ આરોગ્યસંભાળ પ્રદાતાઓને ઉચ્ચ અનિશ્ચિતતાની પરિસ્થિતિઓમાં જટિલ નિર્ણયો લેવાની જરૂરિયાતનો સામનો કરવો પડે છે [11].જટિલ સંભાળ અને કટોકટી સંભાળ પ્રેક્ટિસમાં, ક્લિનિકલ પરિસ્થિતિઓ અને કટોકટી ઊભી થાય છે જ્યાં તાત્કાલિક પ્રતિભાવ અને હસ્તક્ષેપ જીવન બચાવવા અને દર્દીની સલામતી [12] સુનિશ્ચિત કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે.નબળી ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતા અને જટિલ સંભાળ પ્રેક્ટિસમાં યોગ્યતા ક્લિનિકલ ભૂલોના ઊંચા દરો, સંભાળ અથવા સારવારમાં વિલંબ [13] અને દર્દીની સલામતી [14,15,16] માટેના જોખમો સાથે સંકળાયેલા છે.વ્યવહારિક ભૂલો ટાળવા માટે, પ્રેક્ટિશનરો સક્ષમ હોવા જોઈએ અને સલામત અને યોગ્ય નિર્ણયો લેવા માટે અસરકારક ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતા ધરાવતા હોવા જોઈએ [16, 17, 18].બિન-વિશ્લેષણાત્મક (સાહજિક) તર્ક પ્રક્રિયા એ વ્યાવસાયિક પ્રેક્ટિશનરો દ્વારા પસંદ કરવામાં આવતી ઝડપી પ્રક્રિયા છે.તેનાથી વિપરીત, વિશ્લેષણાત્મક (હાયપોથેટિકો-ડિડક્ટિવ) તર્ક પ્રક્રિયાઓ સ્વાભાવિક રીતે ધીમી, વધુ ઇરાદાપૂર્વકની અને ઓછા અનુભવી પ્રેક્ટિશનરો દ્વારા વધુ વખત ઉપયોગમાં લેવાય છે [2, 19, 20].હેલ્થકેર ક્લિનિકલ વાતાવરણની જટિલતા અને પ્રેક્ટિસ ભૂલોના સંભવિત જોખમને જોતાં [14,15,16], સિમ્યુલેશન-આધારિત શિક્ષણ (SBE) નો ઉપયોગ ઘણીવાર પ્રેક્ટિશનરોને સક્ષમતા અને ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતા વિકસાવવાની તકો પ્રદાન કરવા માટે થાય છે.સલામત વાતાવરણ અને દર્દીની સલામતી જાળવી રાખતી વખતે વિવિધ પડકારજનક કેસોનો સંપર્ક [21, 22, 23, 24].
સોસાયટી ફોર સિમ્યુલેશન ઇન હેલ્થ (એસએસએચ) સિમ્યુલેશનને "એવી તકનીક તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે જે એવી પરિસ્થિતિ અથવા વાતાવરણ બનાવે છે જેમાં લોકો પ્રેક્ટિસ, તાલીમ, મૂલ્યાંકન, પરીક્ષણ અથવા માનવ પ્રણાલીઓની સમજ મેળવવાના હેતુ માટે વાસ્તવિક જીવનની ઘટનાઓની રજૂઆતનો અનુભવ કરે છે અથવા વર્તન."[23] સારી રીતે સંરચિત સિમ્યુલેશન સત્રો સહભાગીઓને સલામતી જોખમો [24,25] ઘટાડીને ક્લિનિકલ પરિસ્થિતિઓનું અનુકરણ કરતી પરિસ્થિતિઓમાં પોતાને નિમજ્જિત કરવાની તક પૂરી પાડે છે અને લક્ષિત શીખવાની તકો [21,24,26,27,28] દ્વારા ક્લિનિકલ તર્કનો અભ્યાસ કરે છે. SBE ફિલ્ડ ક્લિનિકલ અનુભવોને વધારે છે, વિદ્યાર્થીઓને ક્લિનિકલ અનુભવો માટે ખુલ્લા પાડે છે જે તેઓએ વાસ્તવિક દર્દી સંભાળ સેટિંગ્સ [24, 29] માં અનુભવ્યા ન હોય.આ બિન-ધમકી વિનાનું, દોષમુક્ત, નિરીક્ષિત, સલામત, ઓછા જોખમવાળા શિક્ષણનું વાતાવરણ છે.તે જ્ઞાન, ક્લિનિકલ કૌશલ્યો, ક્ષમતાઓ, જટિલ વિચારસરણી અને ક્લિનિકલ તર્ક [22,29,30,31]ના વિકાસને પ્રોત્સાહન આપે છે અને આરોગ્યસંભાળ વ્યવસાયિકોને પરિસ્થિતિના ભાવનાત્મક તાણને દૂર કરવામાં મદદ કરી શકે છે, જેથી શીખવાની ક્ષમતામાં સુધારો થાય છે [22, 27, 28] ., 30, 32].
SBE દ્વારા ક્લિનિકલ તર્ક અને નિર્ણય લેવાની કૌશલ્યોના અસરકારક વિકાસને સમર્થન આપવા માટે, પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન ડિબ્રીફિંગ પ્રક્રિયા [24, 33, 34, 35]ની ડિઝાઇન, નમૂના અને બંધારણ પર ધ્યાન આપવું આવશ્યક છે.પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન રિફ્લેક્ટિવ લર્નિંગ વાર્તાલાપ (RLC) નો ઉપયોગ સહભાગીઓને પ્રતિબિંબિત કરવામાં, ક્રિયાઓ સમજાવવામાં અને ટીમ વર્ક [32, 33, 36]ના સંદર્ભમાં પીઅર સપોર્ટ અને જૂથ વિચારની શક્તિનો ઉપયોગ કરવામાં મદદ કરવા માટે ડિબ્રીફિંગ તકનીક તરીકે કરવામાં આવ્યો હતો.જૂથ RLC નો ઉપયોગ અવિકસિત ક્લિનિકલ તર્કનું સંભવિત જોખમ ધરાવે છે, ખાસ કરીને સહભાગીઓની વિવિધ ક્ષમતાઓ અને વરિષ્ઠતા સ્તરોના સંબંધમાં.દ્વિ પ્રક્રિયા મોડેલ ક્લિનિકલ તર્કની બહુપરીમાણીય પ્રકૃતિનું વર્ણન કરે છે અને વરિષ્ઠ પ્રેક્ટિશનરોની વિશ્લેષણાત્મક (હાયપોથેટિકો-ડિડક્ટિવ) તર્ક પ્રક્રિયાઓનો ઉપયોગ કરવા અને જુનિયર પ્રેક્ટિશનરો બિન-વિશ્લેષણાત્મક (સાહજિક) તર્ક પ્રક્રિયાઓનો ઉપયોગ કરવાની વૃત્તિમાં તફાવતનું વર્ણન કરે છે [34, 37].].આ દ્વિ તર્ક પ્રક્રિયાઓમાં વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં શ્રેષ્ઠ તર્ક પ્રક્રિયાઓને અનુકૂલિત કરવાના પડકારનો સમાવેશ થાય છે, અને જ્યારે સમાન મોડેલિંગ જૂથમાં વરિષ્ઠ અને જુનિયર સહભાગીઓ હોય ત્યારે વિશ્લેષણાત્મક અને બિન-વિશ્લેષણાત્મક પદ્ધતિઓનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે અસ્પષ્ટ અને વિવાદાસ્પદ છે.વિવિધ ક્ષમતાઓ અને અનુભવ સ્તરો ધરાવતા હાઇસ્કૂલ અને જુનિયર હાઇસ્કૂલના વિદ્યાર્થીઓ વિવિધ જટિલતાના સિમ્યુલેશન દૃશ્યોમાં ભાગ લે છે [34, 37].ક્લિનિકલ તર્કની બહુપરીમાણીય પ્રકૃતિ અવિકસિત ક્લિનિકલ તર્ક અને જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડના સંભવિત જોખમ સાથે સંકળાયેલી છે, ખાસ કરીને જ્યારે પ્રેક્ટિશનરો વિવિધ કેસ જટિલતા અને વરિષ્ઠતાના સ્તરો સાથે જૂથ SBEs માં ભાગ લે છે [38].એ નોંધવું અગત્યનું છે કે આરએલસીનો ઉપયોગ કરીને સંખ્યાબંધ ડીબ્રીફિંગ મોડલ્સ હોવા છતાં, આમાંના કોઈપણ મોડલને ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતાના વિકાસ પર ચોક્કસ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને, અનુભવ, યોગ્યતા, પ્રવાહ અને માહિતીના જથ્થાને ધ્યાનમાં રાખીને ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું નથી, અને મોડેલિંગ જટિલતા પરિબળો [38].]., 39].આ બધા માટે એક સંરચિત મોડેલના વિકાસની જરૂર છે જે ક્લિનિકલ તર્કને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે વિવિધ યોગદાન અને પ્રભાવિત પરિબળોને ધ્યાનમાં લે છે, જ્યારે પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન RLC ને રિપોર્ટિંગ પદ્ધતિ તરીકે સામેલ કરે છે.અમે પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન RLC ની સહયોગી ડિઝાઇન અને વિકાસ માટે સૈદ્ધાંતિક અને વૈચારિક રીતે સંચાલિત પ્રક્રિયાનું વર્ણન કરીએ છીએ.SBE માં સહભાગિતા દરમિયાન ક્લિનિકલ રિઝનિંગ કૌશલ્યને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે એક મૉડલ વિકસાવવામાં આવ્યું હતું, જેમાં ઑપ્ટિમાઇઝ ક્લિનિકલ રિઝનિંગ ડેવલપમેન્ટ હાંસલ કરવા માટે સરળતા અને પ્રભાવિત પરિબળોની વિશાળ શ્રેણીને ધ્યાનમાં લેવામાં આવી હતી.
RLC પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન મોડલ હાલના મોડલ અને ક્લિનિકલ રિઝનિંગ, રિફ્લેક્ટિવ લર્નિંગ, એજ્યુકેશન અને સિમ્યુલેશનના સિદ્ધાંતોના આધારે સહયોગી રીતે વિકસાવવામાં આવ્યું હતું.મોડેલને સંયુક્ત રીતે વિકસાવવા માટે, એક સહયોગી કાર્યકારી જૂથ (N = 18) ની રચના કરવામાં આવી હતી, જેમાં 10 સઘન સંભાળ નર્સ, એક ઇન્ટેન્સિવિસ્ટ અને વિવિધ સ્તરો, અનુભવ અને લિંગના અગાઉ હોસ્પિટલમાં દાખલ દર્દીઓના ત્રણ પ્રતિનિધિઓનો સમાવેશ થાય છે.એક સઘન સંભાળ એકમ, 2 સંશોધન સહાયકો અને 2 વરિષ્ઠ નર્સ શિક્ષકો.આ સહ-ડિઝાઇન ઇનોવેશન હેલ્થકેરમાં વાસ્તવિક-વિશ્વનો અનુભવ ધરાવતા હિસ્સેદારો વચ્ચે પીઅર સહયોગ દ્વારા ડિઝાઇન અને વિકસાવવામાં આવી છે, કાં તો સૂચિત મોડેલના વિકાસમાં સંકળાયેલા આરોગ્યસંભાળ વ્યાવસાયિકો અથવા દર્દીઓ [40,41,42] જેવા અન્ય હિતધારકો.સહ-ડિઝાઇન પ્રક્રિયામાં દર્દીના પ્રતિનિધિઓનો સમાવેશ કરીને પ્રક્રિયામાં વધુ મૂલ્ય ઉમેરી શકાય છે, કારણ કે પ્રોગ્રામનો અંતિમ ધ્યેય દર્દીની સંભાળ અને સલામતીમાં સુધારો કરવાનો છે [43].
કાર્યકારી જૂથે મોડેલની રચના, પ્રક્રિયાઓ અને સામગ્રી વિકસાવવા માટે 2-4 કલાકની છ વર્કશોપ યોજી.વર્કશોપમાં ચર્ચા, પ્રેક્ટિસ અને સિમ્યુલેશનનો સમાવેશ થાય છે.મોડેલના ઘટકો પુરાવા-આધારિત સંસાધનો, મોડેલો, સિદ્ધાંતો અને માળખાની શ્રેણી પર આધારિત છે.આમાં શામેલ છે: રચનાત્મક શિક્ષણ સિદ્ધાંત [44], ડ્યુઅલ લૂપ કોન્સેપ્ટ [37], ક્લિનિકલ રિઝનિંગ લૂપ [10], પ્રશંસાત્મક પૂછપરછ (AI) પદ્ધતિ [45], અને રિપોર્ટિંગ પ્લસ/ડેલ્ટા પદ્ધતિ [46].ક્લિનિકલ અને સિમ્યુલેશન એજ્યુકેશન [૩૬] માટે ઇન્ટરનેશનલ નર્સીસ એસોસિએશનના INACSL ડિબ્રીફિંગ પ્રક્રિયાના ધોરણોના આધારે આ મૉડલ સહયોગપૂર્વક વિકસાવવામાં આવ્યું હતું અને સ્વ-સ્પષ્ટીકરણ મૉડલ બનાવવા માટે કામ કરેલા ઉદાહરણો સાથે જોડવામાં આવ્યું હતું.મોડેલ ચાર તબક્કામાં વિકસાવવામાં આવ્યું હતું: સિમ્યુલેશન પછી પ્રતિબિંબીત શીખવાની સંવાદ માટેની તૈયારી, પ્રતિબિંબીત શીખવાની સંવાદની શરૂઆત, વિશ્લેષણ/પ્રતિબિંબ અને ડીબ્રીફિંગ (આકૃતિ 1).દરેક તબક્કાની વિગતો નીચે ચર્ચા કરવામાં આવી છે.
મોડેલનો પ્રારંભિક તબક્કો મનોવૈજ્ઞાનિક રીતે આગળના તબક્કા માટે સહભાગીઓને તૈયાર કરવા અને મનોવૈજ્ઞાનિક સલામતી [36, 47] સુનિશ્ચિત કરતી વખતે તેમની સક્રિય ભાગીદારી અને રોકાણ વધારવા માટે રચાયેલ છે.આ તબક્કામાં હેતુ અને ઉદ્દેશ્યોનો પરિચય શામેલ છે;આરએલસીની અપેક્ષિત અવધિ;RLC દરમિયાન સુવિધા આપનાર અને સહભાગીઓની અપેક્ષાઓ;સાઇટ ઓરિએન્ટેશન અને સિમ્યુલેશન સેટઅપ;શીખવાના વાતાવરણમાં ગોપનીયતા સુનિશ્ચિત કરવી અને મનોવૈજ્ઞાનિક સલામતી વધારવી અને વધારવી.RLC મોડેલના પૂર્વ-વિકાસ તબક્કા દરમિયાન સહ-ડિઝાઇન કાર્યકારી જૂથના નીચેના પ્રતિનિધિ પ્રતિસાદોને ધ્યાનમાં લેવામાં આવ્યા હતા.સહભાગી 7: “પ્રાથમિક સંભાળ નર્સ પ્રેક્ટિશનર તરીકે, જો હું કોઈ દૃશ્યના સંદર્ભ વિના સિમ્યુલેશનમાં ભાગ લેતો હોઉં અને મોટી વયના લોકો હાજર હોય, તો હું સંભવિતપણે પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન વાર્તાલાપમાં ભાગ લેવાનું ટાળીશ સિવાય કે મને લાગે કે મારી મનોવૈજ્ઞાનિક સલામતી છે. આદરણીયઅને હું સિમ્યુલેશન પછી વાતચીતમાં ભાગ લેવાનું ટાળીશ."સુરક્ષિત રહો અને કોઈ પરિણામ નહીં આવે."સહભાગી 4: “હું માનું છું કે ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું અને પ્રારંભિક નિયમો સ્થાપિત કરવાથી સિમ્યુલેશન પછી શીખનારાઓને મદદ મળશે.પ્રતિબિંબીત શીખવાની વાતચીતમાં સક્રિય ભાગીદારી.
આરએલસી મોડેલના પ્રારંભિક તબક્કામાં સહભાગીની લાગણીઓનું અન્વેષણ કરવું, અંતર્ગત પ્રક્રિયાઓનું વર્ણન કરવું અને દૃશ્યનું નિદાન કરવું, અને સહભાગીના હકારાત્મક અને નકારાત્મક અનુભવોની યાદી કરવી, પરંતુ વિશ્લેષણનો સમાવેશ થતો નથી.આ તબક્કે મોડેલ ઉમેદવારોને સ્વ- અને કાર્ય-લક્ષી બનવા માટે પ્રોત્સાહિત કરવા તેમજ ઊંડા વિશ્લેષણ અને ગહન પ્રતિબિંબ [24, 36] માટે માનસિક રીતે તૈયાર કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે.ધ્યેય જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડના સંભવિત જોખમને ઘટાડવાનો છે [48], ખાસ કરીને જેઓ મોડેલિંગના વિષયમાં નવા છે અને કૌશલ્ય/વિષય [49] સાથે અગાઉનો ક્લિનિકલ અનુભવ ધરાવતા નથી.સહભાગીઓને સિમ્યુલેટેડ કેસનું સંક્ષિપ્તમાં વર્ણન કરવા અને ડાયગ્નોસ્ટિક ભલામણો કરવા જણાવવાથી સુવિધાકર્તાને એ સુનિશ્ચિત કરવામાં મદદ મળશે કે વિસ્તૃત વિશ્લેષણ/પ્રતિબિંબ તબક્કામાં આગળ વધતા પહેલા જૂથના વિદ્યાર્થીઓને કેસની મૂળભૂત અને સામાન્ય સમજ છે.વધુમાં, સિમ્યુલેટેડ દૃશ્યોમાં તેમની લાગણીઓ શેર કરવા માટે આ તબક્કે સહભાગીઓને આમંત્રિત કરવાથી તેઓને પરિસ્થિતિના ભાવનાત્મક તાણને દૂર કરવામાં મદદ મળશે, જેનાથી શીખવામાં વધારો થશે [24, 36].ભાવનાત્મક મુદ્દાઓને સંબોધવાથી RLC સુવિધાકર્તાને એ સમજવામાં પણ મદદ મળશે કે કેવી રીતે સહભાગીઓની લાગણીઓ વ્યક્તિગત અને જૂથ પ્રદર્શનને અસર કરે છે, અને પ્રતિબિંબ/વિશ્લેષણના તબક્કા દરમિયાન આની વિવેચનાત્મક રીતે ચર્ચા કરી શકાય છે.પ્લસ/ડેલ્ટા પદ્ધતિ મોડેલના આ તબક્કામાં પ્રતિબિંબ/વિશ્લેષણ તબક્કા [46] માટે પ્રારંભિક અને નિર્ણાયક પગલા તરીકે બનાવવામાં આવી છે.પ્લસ/ડેલ્ટા અભિગમનો ઉપયોગ કરીને, સહભાગીઓ અને વિદ્યાર્થીઓ બંને તેમના અવલોકનો, અનુભૂતિઓ અને અનુકરણના અનુભવોની પ્રક્રિયા/સૂચિ બનાવી શકે છે, જે પછી મોડલના પ્રતિબિંબ/વિશ્લેષણના તબક્કા દરમિયાન બિંદુએ બિંદુ પર ચર્ચા કરી શકાય છે [46].આ ક્લિનિકલ તર્ક [24, 48, 49]ને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે લક્ષિત અને અગ્રતા પ્રાપ્ત શીખવાની તકો દ્વારા મેટાકોગ્નિટિવ સ્ટેટ પ્રાપ્ત કરવામાં સહભાગીઓને મદદ કરશે.RLC મોડેલના પ્રારંભિક વિકાસ દરમિયાન સહ-ડિઝાઇન કાર્યકારી જૂથના નીચેના પ્રતિનિધિ પ્રતિસાદોને ધ્યાનમાં લેવામાં આવ્યા હતા.સહભાગી 2: “મને લાગે છે કે એક દર્દી તરીકે કે જેમને અગાઉ ICUમાં દાખલ કરવામાં આવ્યા છે, આપણે સિમ્યુલેટેડ વિદ્યાર્થીઓની લાગણીઓ અને લાગણીઓને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર છે.હું આ મુદ્દો ઉઠાવું છું કારણ કે મારા પ્રવેશ દરમિયાન મેં ઉચ્ચ સ્તરના તાણ અને ચિંતાનું અવલોકન કર્યું, ખાસ કરીને ગંભીર સંભાળ પ્રેક્ટિશનરોમાં.અને કટોકટીની પરિસ્થિતિઓ.આ મોડેલે અનુભવનું અનુકરણ કરવા સાથે સંકળાયેલ તણાવ અને લાગણીઓને ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ.સહભાગી 16: “મારા માટે એક શિક્ષક તરીકે, મને પ્લસ/ડેલ્ટા અભિગમનો ઉપયોગ કરવો ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ લાગે છે જેથી વિદ્યાર્થીઓને સિમ્યુલેશનની પરિસ્થિતિ દરમિયાન સારી વસ્તુઓ અને જરૂરિયાતોનો ઉલ્લેખ કરીને સક્રિયપણે ભાગ લેવા માટે પ્રોત્સાહિત કરવામાં આવે.સુધારણા માટેના ક્ષેત્રો."
મોડલના અગાઉના તબક્કા નિર્ણાયક હોવા છતાં, વિશ્લેષણ/પ્રતિબિંબ તબક્કો ક્લિનિકલ તર્કનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન હાંસલ કરવા માટે સૌથી મહત્વપૂર્ણ છે.તે અદ્યતન વિશ્લેષણ/સંશ્લેષણ અને ક્લિનિકલ અનુભવ, યોગ્યતાઓ અને મોડેલ કરેલા વિષયોની અસરના આધારે ઊંડાણપૂર્વકનું વિશ્લેષણ પ્રદાન કરવા માટે રચાયેલ છે;RLC પ્રક્રિયા અને માળખું;જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડ ટાળવા માટે પૂરી પાડવામાં આવેલ માહિતીનો જથ્થો;પ્રતિબિંબીત પ્રશ્નોનો અસરકારક ઉપયોગ.શીખનાર-કેન્દ્રિત અને સક્રિય શિક્ષણ પ્રાપ્ત કરવા માટેની પદ્ધતિઓ.આ બિંદુએ, અનુભવ અને ક્ષમતાના વિવિધ સ્તરોને સમાવવા માટે ક્લિનિકલ અનુભવ અને સિમ્યુલેશન વિષયો સાથેની પરિચિતતાને ત્રણ ભાગોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે: પ્રથમ: કોઈ અગાઉનો ક્લિનિકલ વ્યાવસાયિક અનુભવ નથી/સિમ્યુલેશન વિષયો પર અગાઉનો કોઈ એક્સપોઝર નથી, બીજું: ક્લિનિકલ વ્યાવસાયિક અનુભવ, જ્ઞાન અને કુશળતા/ કોઈ નહીંમોડેલિંગ વિષયો માટે અગાઉના સંપર્કમાં.ત્રીજું: ક્લિનિકલ વ્યાવસાયિક અનુભવ, જ્ઞાન અને કુશળતા.મોડેલિંગ વિષયો માટે વ્યવસાયિક/અગાઉનો સંપર્ક.વર્ગીકરણ એ જ જૂથમાં વિવિધ અનુભવો અને ક્ષમતા સ્તર ધરાવતા લોકોની જરૂરિયાતોને સમાયોજિત કરવા માટે કરવામાં આવે છે, જેનાથી ઓછા અનુભવી પ્રેક્ટિશનરોની બિન-વિશ્લેષણાત્મક તર્ક કુશળતાનો ઉપયોગ કરવાની વધુ અનુભવી પ્રેક્ટિશનરોની વૃત્તિ સાથે વિશ્લેષણાત્મક તર્કનો ઉપયોગ કરવાની વૃત્તિને સંતુલિત કરવામાં આવે છે [19, 20, 34]., 37].RLC પ્રક્રિયા ક્લિનિકલ રિઝનિંગ સાઇકલ [10], રિફ્લેક્ટિવ મોડેલિંગ ફ્રેમવર્ક [47] અને અનુભવી શિક્ષણ સિદ્ધાંત [50] ની આસપાસ રચવામાં આવી હતી.આ સંખ્યાબંધ પ્રક્રિયાઓ દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે: અર્થઘટન, તફાવત, સંચાર, અનુમાન અને સંશ્લેષણ.
જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડને ટાળવા માટે, આત્મવિશ્વાસ હાંસલ કરવા માટે સહભાગીઓને પ્રતિબિંબિત કરવા, વિશ્લેષણ કરવા અને સંશ્લેષણ કરવા માટે પૂરતા સમય અને તકો સાથે શીખનાર-કેન્દ્રિત અને પ્રતિબિંબીત બોલવાની પ્રક્રિયાને પ્રોત્સાહન આપવાનું ધ્યાનમાં લેવામાં આવ્યું હતું.RLC દરમિયાન જ્ઞાનાત્મક પ્રક્રિયાઓ ડબલ-લૂપ ફ્રેમવર્ક [37] અને જ્ઞાનાત્મક લોડ થિયરી [48] પર આધારિત એકત્રીકરણ, પુષ્ટિકરણ, આકાર અને એકીકરણ પ્રક્રિયાઓ દ્વારા સંબોધવામાં આવે છે.સંરચિત સંવાદ પ્રક્રિયા રાખવાથી અને અનુભવી અને બિનઅનુભવી સહભાગીઓને ધ્યાનમાં રાખીને, પ્રતિબિંબ માટે પૂરતો સમય આપવાથી, જ્ઞાનાત્મક ભારના સંભવિત જોખમને ઘટાડશે, ખાસ કરીને વિવિધ અગાઉના અનુભવો, એક્સપોઝર અને સહભાગીઓના ક્ષમતા સ્તરો સાથે જટિલ અનુકરણોમાં.દ્રશ્ય પછી.મોડેલની પ્રતિબિંબીત પ્રશ્નની તકનીક બ્લૂમના વર્ગીકરણ મોડલ [51] અને પ્રશંસાત્મક પૂછપરછ (AI) પદ્ધતિઓ [45] પર આધારિત છે, જેમાં મોડેલ કરેલ ફેસિલિટેટર તબક્કાવાર, સોક્રેટિક અને પ્રતિબિંબીત રીતે વિષયનો સંપર્ક કરે છે.જ્ઞાન આધારિત પ્રશ્નોથી શરૂ કરીને પ્રશ્નો પૂછો.અને કૌશલ્યો અને તર્કથી સંબંધિત મુદ્દાઓને સંબોધિત કરવા.આ પ્રશ્ન ટેકનિક જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડના ઓછા જોખમ સાથે સક્રિય સહભાગીઓની સહભાગિતા અને પ્રગતિશીલ વિચારસરણીને પ્રોત્સાહિત કરીને ક્લિનિકલ તર્કના ઑપ્ટિમાઇઝેશનમાં સુધારો કરશે.RLC મોડેલ ડેવલપમેન્ટના વિશ્લેષણ/પ્રતિબિંબ તબક્કા દરમિયાન સહ-ડિઝાઇન કાર્યકારી જૂથના નીચેના પ્રતિનિધિ પ્રતિસાદોને ધ્યાનમાં લેવામાં આવ્યા હતા.સહભાગી 13: “જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડને ટાળવા માટે, અમારે પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન લર્નિંગ વાર્તાલાપમાં જોડાતી વખતે માહિતીના જથ્થા અને પ્રવાહને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર છે, અને આ કરવા માટે, મને લાગે છે કે વિદ્યાર્થીઓને પ્રતિબિંબિત કરવા અને મૂળભૂત બાબતો સાથે પ્રારંભ કરવા માટે પૂરતો સમય આપવો મહત્વપૂર્ણ છે. .જ્ઞાન.વાતચીત અને કૌશલ્યની શરૂઆત કરે છે, પછી મેટાકોગ્નિશન પ્રાપ્ત કરવા માટે જ્ઞાન અને કૌશલ્યોના ઉચ્ચ સ્તરે જાય છે."સહભાગી 9: "હું દ્રઢપણે માનું છું કે પ્રશંસનીય પૂછપરછ (AI) તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને પ્રશ્નોત્તરી પદ્ધતિઓ અને બ્લૂમના વર્ગીકરણ મોડેલનો ઉપયોગ કરીને પ્રતિબિંબીત પ્રશ્નોત્તરી સક્રિય શિક્ષણ અને શીખનાર-કેન્દ્રિતતાને પ્રોત્સાહન આપશે જ્યારે જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડના જોખમને ઘટાડશે."મોડલના ડીબ્રીફિંગ તબક્કાનો ઉદ્દેશ્ય RLC દરમિયાન ઊભા થયેલા શીખવાના મુદ્દાઓનો સારાંશ આપવાનો અને શીખવાના ઉદ્દેશ્યોને સાકાર કરવામાં આવે તેની ખાતરી કરવાનો છે.સહભાગી 8: "તે ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે કે શીખનાર અને સુવિધા આપનાર બંને સૌથી મહત્વપૂર્ણ ચાવીરૂપ વિચારો અને પ્રેક્ટિસમાં આગળ વધતી વખતે ધ્યાનમાં લેવાના મુખ્ય પાસાઓ પર સંમત થાય."
પ્રોટોકોલ નંબર્સ (MRC-01-22-117) અને (HSK/PGR/UH/04728) હેઠળ નૈતિક મંજૂરી મેળવવામાં આવી હતી.મોડેલની ઉપયોગીતા અને વ્યવહારિકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ત્રણ વ્યાવસાયિક સઘન સંભાળ સિમ્યુલેશન અભ્યાસક્રમોમાં મોડેલનું પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું હતું.દેખાવ, વ્યાકરણ અને પ્રક્રિયાને લગતી સમસ્યાઓને સુધારવા માટે સહ-ડિઝાઇન કાર્યકારી જૂથ (N = 18) અને શૈક્ષણિક નિર્દેશકો (N = 6) તરીકે સેવા આપતા શૈક્ષણિક નિષ્ણાતો દ્વારા મોડેલની ફેસ વેલિડિટીનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવ્યું હતું.ફેસ વેલિડિટી પછી, સામગ્રીની માન્યતા વરિષ્ઠ નર્સ શિક્ષકો (N = 6) દ્વારા નિર્ધારિત કરવામાં આવી હતી, જેઓ અમેરિકન નર્સિસ ક્રિડેન્શિયલિંગ સેન્ટર (ANCC) દ્વારા પ્રમાણિત હતા અને શૈક્ષણિક આયોજકો તરીકે સેવા આપતા હતા, અને (N = 6) જેમણે 10 વર્ષથી વધુ શિક્ષણ મેળવ્યું હતું અને શિક્ષણનો અનુભવ.કાર્ય અનુભવ શૈક્ષણિક નિર્દેશકો (N = 6) દ્વારા આકારણી હાથ ધરવામાં આવી હતી.મોડેલિંગનો અનુભવ.કન્ટેન્ટ વેલિડિટી રેશિયો (CVR) અને કન્ટેન્ટ વેલિડિટી ઇન્ડેક્સ (CVI) નો ઉપયોગ કરીને સામગ્રીની માન્યતા નક્કી કરવામાં આવી હતી.લોશે પદ્ધતિ [52]નો ઉપયોગ CVIનો અંદાજ કાઢવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો, અને વોલ્ટ્ઝ અને બૉસેલ [53] પદ્ધતિનો ઉપયોગ CVRનો અંદાજ કાઢવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો.CVR પ્રોજેક્ટ જરૂરી છે, ઉપયોગી છે, પરંતુ જરૂરી કે વૈકલ્પિક નથી.CVI એ સુસંગતતા, સરળતા અને સ્પષ્ટતાના આધારે ચાર-પોઇન્ટ સ્કેલ પર સ્કોર કરવામાં આવે છે, જેમાં 1 = સંબંધિત નથી, 2 = કંઈક અંશે સંબંધિત, 3 = સંબંધિત અને 4 = ખૂબ જ સુસંગત છે.ચહેરા અને સામગ્રીની માન્યતા ચકાસ્યા પછી, પ્રાયોગિક કાર્યશાળાઓ ઉપરાંત, મોડેલનો ઉપયોગ કરનારા શિક્ષકો માટે ઓરિએન્ટેશન અને ઓરિએન્ટેશન સત્રો યોજવામાં આવ્યા હતા.
કાર્ય જૂથ સઘન સંભાળ એકમો (આંકડા 1, 2, અને 3) માં SBE માં ભાગીદારી દરમિયાન ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતાને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન RLC મોડેલ વિકસાવવા અને પરીક્ષણ કરવામાં સક્ષમ હતું.CVR = 1.00, CVI = 1.00, યોગ્ય ચહેરો અને સામગ્રીની માન્યતાને પ્રતિબિંબિત કરે છે [52, 53].
આ મોડેલ જૂથ SBE માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું, જ્યાં સમાન અથવા અલગ-અલગ સ્તરના અનુભવ, જ્ઞાન અને વરિષ્ઠતા ધરાવતા સહભાગીઓ માટે આકર્ષક અને પડકારજનક દૃશ્યોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.RLC વૈચારિક મૉડલ INACSL ફ્લાઇટ સિમ્યુલેશન વિશ્લેષણ ધોરણો [36] અનુસાર વિકસાવવામાં આવ્યું હતું અને તે શીખનાર-કેન્દ્રિત અને સ્વ-સ્પષ્ટીકરણ છે, જેમાં કાર્ય કરેલ ઉદાહરણો (આંકડા 1, 2 અને 3)નો સમાવેશ થાય છે.મોડેલને હેતુપૂર્વક વિકસાવવામાં આવ્યું હતું અને મોડેલિંગ ધોરણોને પૂર્ણ કરવા માટે ચાર તબક્કામાં વિભાજિત કરવામાં આવ્યું હતું: બ્રીફિંગથી શરૂ કરીને, પ્રતિબિંબીત વિશ્લેષણ/સંશ્લેષણ દ્વારા અનુસરવામાં આવે છે, અને માહિતી અને સારાંશ સાથે સમાપ્ત થાય છે.જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડના સંભવિત જોખમને ટાળવા માટે, મોડેલના દરેક તબક્કાને આગલા તબક્કા [34] માટે પૂર્વશરત તરીકે હેતુપૂર્વક ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે.
RLC માં ભાગીદારી પર વરિષ્ઠતા અને જૂથ સંવાદિતા પરિબળોના પ્રભાવનો અગાઉ અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો નથી [38].સિમ્યુલેશન પ્રેક્ટિસ [34, 37] માં ડબલ લૂપ અને જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડ સિદ્ધાંતના વ્યવહારુ ખ્યાલોને ધ્યાનમાં લેતા, એ ધ્યાનમાં લેવું મહત્વપૂર્ણ છે કે સમાન સિમ્યુલેશન જૂથમાં સહભાગીઓના વિવિધ અનુભવો અને ક્ષમતા સ્તરો સાથે જૂથ SBE માં ભાગ લેવો એ એક પડકાર છે.માહિતીના જથ્થા, પ્રવાહ અને શિક્ષણની રચનાની અવગણના, તેમજ હાઈસ્કૂલ અને જુનિયર હાઈસ્કૂલના વિદ્યાર્થીઓ બંને દ્વારા ઝડપી અને ધીમી જ્ઞાનાત્મક પ્રક્રિયાઓનો એક સાથે ઉપયોગ જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડ [18, 38, 46]નું સંભવિત જોખમ ઊભું કરે છે.અવિકસિત અને/અથવા સબઓપ્ટીમલ ક્લિનિકલ તર્ક [18, 38] ટાળવા માટે આરએલસી મોડેલ વિકસાવતી વખતે આ પરિબળોને ધ્યાનમાં લેવામાં આવ્યા હતા.તે ધ્યાનમાં લેવું મહત્વપૂર્ણ છે કે વરિષ્ઠતા અને યોગ્યતાના વિવિધ સ્તરો સાથે RLCનું સંચાલન વરિષ્ઠ સહભાગીઓમાં પ્રભુત્વની અસરનું કારણ બને છે.આ એટલા માટે થાય છે કારણ કે અદ્યતન સહભાગીઓ મૂળભૂત ખ્યાલો શીખવાનું ટાળે છે, જે યુવા સહભાગીઓ માટે મેટાકોગ્નિશન પ્રાપ્ત કરવા અને ઉચ્ચ-સ્તરની વિચારસરણી અને તર્ક પ્રક્રિયાઓ દાખલ કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે [38, 47].RLC મોડેલ વરિષ્ઠ અને જુનિયર નર્સોને પ્રશંસાત્મક પૂછપરછ અને ડેલ્ટા અભિગમ [45, 46, 51] દ્વારા જોડવા માટે રચાયેલ છે.આ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને, વિવિધ ક્ષમતાઓ અને અનુભવના સ્તરો ધરાવતા વરિષ્ઠ અને જુનિયર સહભાગીઓના મંતવ્યો આઇટમ દ્વારા આઇટમ રજૂ કરવામાં આવશે અને ડીબ્રીફિંગ મધ્યસ્થી અને સહ-મધ્યસ્થો [45, 51] દ્વારા પ્રતિબિંબિત રીતે ચર્ચા કરવામાં આવશે.સિમ્યુલેશન સહભાગીઓના ઇનપુટ ઉપરાંત, ડિબ્રીફિંગ ફેસિલિટેટર તેમના ઇનપુટને ઉમેરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે કે તમામ સામૂહિક અવલોકનો દરેક શીખવાની ક્ષણને વ્યાપકપણે આવરી લે છે, ત્યાં ક્લિનિકલ તર્કને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે મેટાકોગ્નિશનમાં વધારો કરે છે [10].
RLC મોડલનો ઉપયોગ કરીને માહિતીનો પ્રવાહ અને શીખવાની માળખું એક વ્યવસ્થિત અને બહુ-પગલાની પ્રક્રિયા દ્વારા સંબોધવામાં આવે છે.આ ડિબ્રીફિંગ ફેસિલિટેટર્સને મદદ કરવા અને ખાતરી કરવા માટે છે કે દરેક સહભાગી આગલા સ્ટેજ પર જતા પહેલા દરેક તબક્કે સ્પષ્ટ અને વિશ્વાસપૂર્વક બોલે છે.મધ્યસ્થ પ્રતિબિંબીત ચર્ચાઓ શરૂ કરવામાં સક્ષમ હશે જેમાં તમામ સહભાગીઓ ભાગ લે છે, અને તે બિંદુ સુધી પહોંચે છે જ્યાં વિવિધ વરિષ્ઠતા અને ક્ષમતા સ્તરના સહભાગીઓ આગામી [38] પર આગળ વધતા પહેલા દરેક ચર્ચા બિંદુ માટે શ્રેષ્ઠ પ્રયાસો પર સંમત થાય છે.આ અભિગમનો ઉપયોગ અનુભવી અને સક્ષમ સહભાગીઓને તેમના યોગદાન/અવલોકનો શેર કરવામાં મદદ કરશે, જ્યારે ઓછા અનુભવી અને સક્ષમ સહભાગીઓના યોગદાન/અવલોકનોનું મૂલ્યાંકન અને ચર્ચા કરવામાં આવશે [38].જો કે, આ ધ્યેય હાંસલ કરવા માટે, સુવિધાકર્તાઓએ ચર્ચાને સંતુલિત કરવા અને વરિષ્ઠ અને જુનિયર સહભાગીઓને સમાન તકો પૂરી પાડવાના પડકારનો સામનો કરવો પડશે.આ હેતુ માટે, બ્લૂમના વર્ગીકરણ મોડેલનો ઉપયોગ કરીને મોડેલ સર્વેક્ષણ પદ્ધતિ હેતુપૂર્વક વિકસાવવામાં આવી હતી, જે મૂલ્યાંકન સર્વેક્ષણ અને ઉમેરણ/ડેલ્ટા પદ્ધતિ [45, 46, 51] ને જોડે છે.આ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને અને કેન્દ્રીય પ્રશ્નો/પ્રતિબિંબીત ચર્ચાઓના જ્ઞાન અને સમજ સાથે પ્રારંભ કરવાથી ઓછા અનુભવી સહભાગીઓને ચર્ચામાં ભાગ લેવા અને સક્રિયપણે ભાગ લેવા માટે પ્રોત્સાહિત કરવામાં આવશે, જે પછી સવલતકર્તા ધીરે ધીરે પ્રશ્નો/ચર્ચાઓના મૂલ્યાંકન અને સંશ્લેષણના ઉચ્ચ સ્તરે જશે. જેમાં બંને પક્ષોએ વરિષ્ઠ અને જુનિયર સહભાગીઓને તેમના અગાઉના અનુભવ અને ક્લિનિકલ કૌશલ્ય અથવા સિમ્યુલેટેડ દૃશ્યોના અનુભવના આધારે ભાગ લેવાની સમાન તક આપવી પડશે.આ અભિગમ ઓછા અનુભવી સહભાગીઓને સક્રિયપણે ભાગ લેવા અને વધુ અનુભવી સહભાગીઓ દ્વારા વહેંચાયેલા અનુભવો તેમજ ડીબ્રીફિંગ ફેસિલિટેટરના ઇનપુટમાંથી લાભ મેળવવામાં મદદ કરશે.બીજી તરફ, મૉડલ માત્ર વિવિધ સહભાગીઓની ક્ષમતાઓ અને અનુભવ સ્તરો ધરાવતા SBE માટે જ નહીં, પણ સમાન અનુભવ અને ક્ષમતાના સ્તરો ધરાવતા SBE જૂથના સહભાગીઓ માટે પણ ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે.મૉડલને જ્ઞાન અને સમજ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાથી શીખવાના લક્ષ્યોને પ્રાપ્ત કરવા માટે સંશ્લેષણ અને મૂલ્યાંકન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે જૂથની સરળ અને વ્યવસ્થિત હિલચાલની સુવિધા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી હતી.મોડેલ માળખું અને પ્રક્રિયાઓ વિવિધ અને સમાન ક્ષમતાઓ અને અનુભવ સ્તરોના મોડેલિંગ જૂથોને અનુરૂપ બનાવવામાં આવી છે.
વધુમાં, જો કે આરએલસી સાથે સંયોજનમાં હેલ્થકેરમાં SBE નો ઉપયોગ પ્રેક્ટિશનરો [22,30,38] માં ક્લિનિકલ તર્ક અને યોગ્યતા વિકસાવવા માટે થાય છે, તેમ છતાં, કેસની જટિલતા અને જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડના સંભવિત જોખમો, ખાસ કરીને સંબંધિત પરિબળોને ધ્યાનમાં લેવા જોઈએ. જ્યારે સહભાગીઓ એસબીઇના દૃશ્યોનું અનુકરણ કરે છે ત્યારે અત્યંત જટિલ, ગંભીર રીતે બીમાર દર્દીઓને તાત્કાલિક હસ્તક્ષેપ અને નિર્ણાયક નિર્ણય લેવાની જરૂર પડે છે [2,18,37,38,47,48].આ માટે, અનુભવી અને ઓછા અનુભવી બંને સહભાગીઓની SBE માં ભાગ લેતી વખતે વિશ્લેષણાત્મક અને બિન-વિશ્લેષણાત્મક તર્ક પ્રણાલીઓ વચ્ચે એકસાથે સ્વિચ કરવાની વલણને ધ્યાનમાં લેવું અને પુરાવા-આધારિત અભિગમ સ્થાપિત કરવો મહત્વપૂર્ણ છે જે વૃદ્ધ અને નાના બંનેને મંજૂરી આપે છે. વિદ્યાર્થીઓએ શીખવાની પ્રક્રિયામાં સક્રિયપણે ભાગ લેવો.આમ, મૉડલ એવી રીતે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું હતું કે, પ્રસ્તુત કેસની જટિલતાને ધ્યાનમાં લીધા વિના, સુવિધાકર્તાએ એ સુનિશ્ચિત કરવું આવશ્યક છે કે વરિષ્ઠ અને જુનિયર બંને સહભાગીઓના જ્ઞાન અને પૃષ્ઠભૂમિની સમજણના પાસાઓને પહેલા આવરી લેવામાં આવે અને પછી ધીમે ધીમે અને પ્રતિબિંબિત રીતે વિકસિત કરવામાં આવે. વિશ્લેષણની સુવિધા.સંશ્લેષણ અને સમજ.મૂલ્યાંકનકારી પાસું.આનાથી નાના વિદ્યાર્થીઓને તેઓ જે શીખ્યા છે તે બનાવવામાં અને એકીકૃત કરવામાં મદદ કરશે અને વૃદ્ધ વિદ્યાર્થીઓને નવા જ્ઞાનને સંશ્લેષણ અને વિકાસ કરવામાં મદદ કરશે.આ દરેક સહભાગીના અગાઉના અનુભવ અને ક્ષમતાઓને ધ્યાનમાં લઈને, તર્ક પ્રક્રિયા માટેની આવશ્યકતાઓને પૂર્ણ કરશે, અને એક સામાન્ય ફોર્મેટ ધરાવે છે જે હાઈસ્કૂલ અને જુનિયર હાઈસ્કૂલના વિદ્યાર્થીઓની એકસાથે વિશ્લેષણાત્મક અને બિન-વિશ્લેષણાત્મક તર્ક પ્રણાલીઓ વચ્ચે આગળ વધવાની વૃત્તિને સંબોધિત કરે છે. ક્લિનિકલ તર્કના ઑપ્ટિમાઇઝેશનની ખાતરી કરવી.
વધુમાં, સિમ્યુલેશન ફેસિલિટેટર્સ/ડિબ્રીફર્સને સિમ્યુલેશન ડિબ્રીફિંગ કૌશલ્યમાં નિપુણતા મેળવવામાં મુશ્કેલી પડી શકે છે.જ્ઞાનાત્મક ડિબ્રીફિંગ સ્ક્રિપ્ટોનો ઉપયોગ જેઓ સ્ક્રિપ્ટ્સનો ઉપયોગ કરતા નથી તેની સરખામણીમાં જ્ઞાન સંપાદન અને સુવિધા આપનારાઓની વર્તણૂકલક્ષી કૌશલ્યને સુધારવામાં અસરકારક હોવાનું માનવામાં આવે છે [54].દૃશ્યો એ જ્ઞાનાત્મક સાધન છે જે શિક્ષકોના મોડેલિંગ કાર્યને સરળ બનાવી શકે છે અને ડિબ્રીફિંગ કૌશલ્યને સુધારી શકે છે, ખાસ કરીને શિક્ષકો માટે કે જેઓ હજુ પણ તેમના ડિબ્રીફિંગ અનુભવને મજબૂત કરી રહ્યાં છે [55].વધુ ઉપયોગીતા પ્રાપ્ત કરો અને વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ મોડલ વિકસાવો.(આકૃતિ 2 અને આકૃતિ 3).
હાલમાં ઉપલબ્ધ સિમ્યુલેશન વિશ્લેષણ અને માર્ગદર્શિત પ્રતિબિંબ મોડેલોમાં વત્તા/ડેલ્ટા, પ્રશંસાત્મક સર્વેક્ષણ અને બ્લૂમની વર્ગીકરણ સર્વેક્ષણ પદ્ધતિઓનું સમાંતર એકીકરણ હજુ સુધી સંબોધવામાં આવ્યું નથી.આ પદ્ધતિઓનું એકીકરણ RLC મોડેલની નવીનતાને પ્રકાશિત કરે છે, જેમાં ક્લિનિકલ તર્ક અને શીખનાર-કેન્દ્રિતતાના ઑપ્ટિમાઇઝેશનને પ્રાપ્ત કરવા માટે આ પદ્ધતિઓ એક જ ફોર્મેટમાં સંકલિત કરવામાં આવી છે.તબીબી શિક્ષકો સહભાગીઓની ક્લિનિકલ તર્ક ક્ષમતાઓને સુધારવા અને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે RLC મોડેલનો ઉપયોગ કરીને મોડેલિંગ જૂથ SBE થી લાભ મેળવી શકે છે.મોડેલના દૃશ્યો શિક્ષકોને પ્રતિબિંબીત ડિબ્રીફિંગની પ્રક્રિયામાં નિપુણતા પ્રાપ્ત કરવામાં મદદ કરી શકે છે અને આત્મવિશ્વાસ અને સક્ષમ ડિબ્રીફિંગ ફેસિલિટેટર બનવા માટે તેમની કુશળતાને મજબૂત કરી શકે છે.
SBE માં ઘણી વિવિધ પદ્ધતિઓ અને તકનીકોનો સમાવેશ થઈ શકે છે, જેમાં મેનેક્વિન-આધારિત SBE, ટાસ્ક સિમ્યુલેટર, પેશન્ટ સિમ્યુલેટર, પ્રમાણભૂત દર્દીઓ, વર્ચ્યુઅલ અને ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટીનો સમાવેશ થાય છે, પરંતુ તેના સુધી મર્યાદિત નથી.રિપોર્ટિંગ એ એક મહત્વપૂર્ણ મોડેલિંગ માપદંડ છે તે ધ્યાનમાં લેતા, આ મોડ્સનો ઉપયોગ કરતી વખતે સિમ્યુલેટેડ RLC મોડલનો રિપોર્ટિંગ મોડલ તરીકે ઉપયોગ કરી શકાય છે.તદુપરાંત, જો કે મોડેલ નર્સિંગ શિસ્ત માટે વિકસાવવામાં આવ્યું હતું, તે આંતરવ્યાવસાયિક આરોગ્યસંભાળ SBE માં ઉપયોગ કરવાની સંભાવના ધરાવે છે, જે આંતરવ્યાવસાયિક શિક્ષણ માટે RLC મોડેલનું પરીક્ષણ કરવા માટે ભાવિ સંશોધન પહેલની જરૂરિયાતને પ્રકાશિત કરે છે.
SBE ઇન્ટેન્સિવ કેર યુનિટ્સમાં નર્સિંગ કેર માટે પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન RLC મોડલનો વિકાસ અને મૂલ્યાંકન.અન્ય આરોગ્ય સંભાળ શાખાઓ અને આંતરવ્યાવસાયિક SBE માં ઉપયોગ માટે મોડેલની સામાન્યીકરણક્ષમતા વધારવા માટે મોડેલના ભાવિ મૂલ્યાંકન/માન્યતાની ભલામણ કરવામાં આવે છે.
સિદ્ધાંત અને ખ્યાલ પર આધારિત સંયુક્ત કાર્યકારી જૂથ દ્વારા મોડેલ વિકસાવવામાં આવ્યું હતું.મોડેલની માન્યતા અને સામાન્યીકરણને સુધારવા માટે, ભવિષ્યમાં તુલનાત્મક અભ્યાસ માટે ઉન્નત વિશ્વસનીયતાના પગલાંનો ઉપયોગ ધ્યાનમાં લેવામાં આવી શકે છે.
પ્રેક્ટિસની ભૂલોને ઘટાડવા માટે, પ્રેક્ટિશનરો પાસે સલામત અને યોગ્ય ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવાની ખાતરી કરવા માટે અસરકારક તબીબી તર્ક કુશળતા હોવી આવશ્યક છે.ડીબ્રીફિંગ ટેકનિક તરીકે SBE RLC નો ઉપયોગ ક્લિનિકલ તર્ક વિકસાવવા માટે જરૂરી જ્ઞાન અને વ્યવહારુ કૌશલ્યોના વિકાસને પ્રોત્સાહન આપે છે.જો કે, ક્લિનિકલ તર્કની બહુપરીમાણીય પ્રકૃતિ, અગાઉના અનુભવ અને એક્સપોઝર, ક્ષમતામાં ફેરફાર, માહિતીનો જથ્થો અને પ્રવાહ અને સિમ્યુલેશન દૃશ્યોની જટિલતા, પોસ્ટ-સિમ્યુલેશન RLC મોડલ્સ વિકસાવવાના મહત્વને પ્રકાશિત કરે છે જેના દ્વારા ક્લિનિકલ તર્ક સક્રિય રીતે થઈ શકે છે. અને અસરકારક રીતે અમલમાં મૂકવામાં આવે છે.કુશળતાઆ પરિબળોને અવગણવાથી અવિકસિત અને સબઓપ્ટીમલ ક્લિનિકલ તર્ક પરિણમી શકે છે.જૂથ સિમ્યુલેશન પ્રવૃત્તિઓમાં ભાગ લેતી વખતે ક્લિનિકલ તર્કને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે આ પરિબળોને સંબોધવા માટે RLC મોડેલ વિકસાવવામાં આવ્યું હતું.આ ધ્યેય હાંસલ કરવા માટે, મોડેલ એક સાથે વત્તા/માઈનસ મૂલ્યાંકનાત્મક પૂછપરછ અને બ્લૂમના વર્ગીકરણના ઉપયોગને એકીકૃત કરે છે.
વર્તમાન અભ્યાસ દરમિયાન ઉપયોગમાં લેવાયેલ અને/અથવા વિશ્લેષણ કરાયેલ ડેટાસેટ્સ વાજબી વિનંતી પર સંબંધિત લેખક પાસેથી ઉપલબ્ધ છે.
ડેનિયલ એમ, રેન્સીક જે, ડર્નિંગ એસજે, હોલ્મ્બો ઇ, સેન્ટેન એસએ, લેંગ ડબલ્યુ, રેટક્લિફ ટી, ગોર્ડન ડી, હેઇસ્ટ બી, લુબાર્સ્કી એસ, એસ્ટ્રાડા કેએ.ક્લિનિકલ તર્કનું મૂલ્યાંકન કરવાની પદ્ધતિઓ: ભલામણોની સમીક્ષા કરો અને પ્રેક્ટિસ કરો.એકેડેમી ઓફ મેડિકલ સાયન્સ.2019;94(6):902–12.
યંગ ME, થોમસ એ., લુબાર્સ્કી એસ., ગોર્ડન ડી., ગ્રુપેન એલડી, રેન્સિચ જે., બેલાર્ડ ટી., હોલમ્બોઇ ઇ., ડા સિલ્વા એ., રેટક્લિફ ટી., શુવિર્થ એલ. આરોગ્ય વ્યવસાયોમાં ક્લિનિકલ રિઝનિંગ પર સાહિત્યની સરખામણી : એક સ્કોપિંગ સમીક્ષા.BMC તબીબી શિક્ષણ.2020;20(1):1-1.
ગ્યુરેરો જેજી.નર્સિંગ પ્રેક્ટિસ રિઝનિંગ મોડલ: નર્સિંગમાં ક્લિનિકલ રિઝનિંગ, ડિસિઝન મેકિંગ અને જજમેન્ટની કલા અને વિજ્ઞાન.નર્સની જર્નલ ખોલો.2019;9(2):79–88.
અલમોમાની E, Alraouch T, Saada O, Al Nsour A, Kamble M, Samuel J, Atallah K, Mustafa E. રિફ્લેક્ટિવ લર્નિંગ ડાયલોગ એઝ એ ક્લિનિકલ લર્નિંગ એન્ડ ટીચિંગ મેથડ ઇન ક્રિટિકલ કેર.કતાર મેડિકલ જર્નલ.2020;2019;1(1):64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, de Faria RM, Maria JP, Schmidt HG ક્લિનિકલ કેસ સાથેની પ્રેક્ટિસથી વિદ્યાર્થીઓની ડાયગ્નોસ્ટિક કૌશલ્યને કેવી રીતે ફાયદો થાય છે?સમાન અને નવી વિકૃતિઓના ભાવિ નિદાન પર માળખાગત પ્રતિબિંબની અસરો.એકેડેમી ઓફ મેડિકલ સાયન્સ.2014;89(1):121–7.
તુટીકી એન, થિયોબાલ્ડ કેએ, રેમ્સબોથમ જે, જોહ્નસ્ટન એસ. એક્સપ્લોરિંગ ઓબ્ઝર્વર રોલ એન્ડ ક્લિનિકલ રિઝનિંગ ઇન સિમ્યુલેશનઃ એ સ્કોપિંગ રિવ્યુ.નર્સ એજ્યુકેશન પ્રેક્ટિસ 2022 જાન્યુઆરી 20: 103301.
એડવર્ડ્સ I, જોન્સ M, Carr J, Braunack-Meyer A, Jensen GM.શારીરિક ઉપચારમાં ક્લિનિકલ તર્ક વ્યૂહરચના.ફિઝીયોથેરાપી.2004;84(4):312–30.
ક્યુપર આર, પેસુટ ડી, કૌટ્ઝ ડી. તબીબી વિદ્યાર્થીઓમાં ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતાના સ્વ-નિયમનને પ્રોત્સાહન આપવું.ઓપન જર્નલ નર્સ 2009;3:76.
Levett-Jones T, Hoffman K, Dempsey J, Jeon SY, Noble D, Norton KA, Roche J, Hickey N. ક્લિનિકલ રિઝનિંગના "પાંચ અધિકારો": નર્સિંગ વિદ્યાર્થીઓને ઓળખવા અને મેનેજ કરવામાં ક્લિનિકલ સક્ષમતા સુધારવા માટેનું શૈક્ષણિક મોડેલ. જોખમી દર્દીઓ.આજે નર્સિંગ શિક્ષણ.2010;30(6):515–20.
બ્રેન્ટનાલ જે, ઠાકરે ડી, જુડ બી. પ્લેસમેન્ટ અને સિમ્યુલેશન સેટિંગ્સમાં તબીબી વિદ્યાર્થીઓના ક્લિનિકલ તર્કનું મૂલ્યાંકન: એક પદ્ધતિસરની સમીક્ષા.ઇન્ટરનેશનલ જર્નલ ઓફ એન્વાયર્નમેન્ટલ રિસર્ચ, પબ્લિક હેલ્થ.2022;19(2):936.
ચેમ્બરલેન ડી, પોલોક ડબલ્યુ, ફુલબ્રુક પી. એસીસીસીએન ધોરણો ફોર ક્રિટિકલ કેર નર્સિંગઃ એ સિસ્ટેમેટિક રિવ્યુ, એવિડન્સ ડેવલપમેન્ટ એન્ડ એસેસમેન્ટ.કટોકટી ઓસ્ટ્રેલિયા.2018;31(5):292–302.
કુન્હા LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. પોસ્ટનેસ્થેસિયા કેરમાં ક્લિનિકલ રિઝનિંગમાં અનિશ્ચિતતા: જટિલ હેલ્થકેર સેટિંગ્સમાં અનિશ્ચિતતાના મોડલ પર આધારિત એક સંકલિત સમીક્ષા.જે પેરીઓપરેટિવ નર્સ.2022;35(2):e32–40.
રિવાઝ એમ, તવાકોલિનીયા એમ, મોમેનનાસાબ એમ. ક્રિટિકલ કેર નર્સોનું વ્યાવસાયિક પ્રેક્ટિસ વાતાવરણ અને નર્સિંગ પરિણામો સાથે તેનું જોડાણ: માળખાકીય સમીકરણ મોડેલિંગ અભ્યાસ.સ્કૅન્ડ જે કેરિંગ સાય.2021;35(2):609–15.
સુવર્દિયાન્તો એચ, અસ્તુતિ વીવી, સક્ષમતા.ક્રિટિકલ કેર યુનિટ (JSCC) માં વિદ્યાર્થી નર્સો માટે નર્સિંગ અને ક્રિટિકલ કેર પ્રેક્ટિસ જર્નલ એક્સચેન્જ.STRADA મેગેઝિન Ilmia Kesehatan.2020;9(2):686–93.
લિવ બી, દેજેન તિલાહુન એ, કસ્યુ ટી. જ્ઞાન, સઘન સંભાળ એકમ નર્સો વચ્ચે શારીરિક મૂલ્યાંકન સાથે સંકળાયેલ વલણ અને પરિબળો: એક મલ્ટિસેન્ટર ક્રોસ-વિભાગીય અભ્યાસ.જટિલ સંભાળમાં સંશોધન પ્રથા.2020;9145105.
સુલિવાન જે., હ્યુગિલ કે., એ. એલરાશ ટીએ, મેથિયાસ જે., અલ્ખેટીમી એમઓ પાઇલોટ મધ્ય પૂર્વીય દેશના સાંસ્કૃતિક સંદર્ભમાં નર્સો અને મિડવાઇવ્સ માટે સક્ષમતા માળખાનું અમલીકરણ.નર્સ શિક્ષણ પ્રથા.2021;51:102969.
વાંગ એમએસ, થોર ઇ, હડસન જેએન.સ્ક્રિપ્ટ સુસંગતતા પરીક્ષણોમાં પ્રતિસાદ પ્રક્રિયાની માન્યતાનું પરીક્ષણ કરવું: મોટેથી વિચારવાનો અભિગમ.મેડિકલ એજ્યુકેશનનું ઇન્ટરનેશનલ જર્નલ.2020;11:127.
કાંગ એચ, કાંગ એચવાય.ક્લિનિકલ તર્ક કુશળતા, ક્લિનિકલ યોગ્યતા અને શૈક્ષણિક સંતોષ પર સિમ્યુલેશન શિક્ષણની અસરો.જે કોરિયા શૈક્ષણિક અને ઔદ્યોગિક સહકાર સંઘ.2020;21(8):107–14.
Diekmann P, Thorgeirsen K, Kvindesland SA, Thomas L, Bushell W, Langley Ersdal H. કોવિડ-19 જેવા ચેપી રોગ ફાટી નીકળવાના પ્રતિભાવો તૈયાર કરવા અને સુધારવા માટે મોડેલિંગનો ઉપયોગ કરીને: નોર્વે, ડેનમાર્ક અને ગ્રેટ બ્રિટનની વ્યવહારુ ટીપ્સ અને સંસાધનો.અદ્યતન મોડેલિંગ.2020;5(1):1–0.
લિઓસ એલ, લોપ્રેયાટો જે, સ્થાપક ડી, ચાંગ ટીપી, રોબર્ટસન જેએમ, એન્ડરસન એમ, ડિયાઝ ડીએ, સ્પેન એઇ, સંપાદકો.(એસોસિયેટ એડિટર) અને પરિભાષા અને ખ્યાલો વર્કિંગ ગ્રુપ, ડિક્શનરી ઑફ હેલ્થકેર મોડેલિંગ - બીજી આવૃત્તિ.રોકવિલે, એમડી: હેલ્થકેર સંશોધન અને ગુણવત્તા માટે એજન્સી.જાન્યુઆરી 2020: 20-0019.
બ્રુક્સ એ, બ્રાચમેન એસ, કેપ્રાલોસ બી, નાકાજીમા એ, ટાયરમેન જે, જૈન એલ, સાલ્વેટી એફ, ગાર્ડનર આર, મિનેહાર્ટ આર, બર્ટાગ્ની બી. હેલ્થકેર સિમ્યુલેશન માટે ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટી.સમાવિષ્ટ સુખાકારી માટે વર્ચ્યુઅલ દર્દી તકનીકોમાં નવીનતમ પ્રગતિ.ગેમિફિકેશન અને સિમ્યુલેશન.2020;196:103–40.
અલમરાણી MH, Alammal KA, Alqahtani SS, Salem OA નર્સિંગ વિદ્યાર્થીઓમાં જટિલ વિચાર કૌશલ્ય અને આત્મવિશ્વાસ પર સિમ્યુલેશન અને પરંપરાગત શિક્ષણ પદ્ધતિઓની અસરોની સરખામણી.જે નર્સિંગ રિસર્ચ સેન્ટર.2018;26(3):152–7.
કિર્નાન એલકે સિમ્યુલેશન તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને ક્ષમતા અને આત્મવિશ્વાસનું મૂલ્યાંકન કરે છે.કાળજી.2018;48(10):45.
પોસ્ટ સમય: જાન્યુઆરી-08-2024