Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

A szimuláción alapuló tanulás hatása a nemekre és a méltányossági dinamikára az egészségügyi szakemberek között (Sim-Gender)

2021. április 30. frissítette: Mbarara University of Science and Technology

A szimuláción alapuló tanulás hatása a nemekre és a méltányossági dinamikára az interhealth szakemberek körében a Szaharától délre fekvő afrikai intézményekben

A Mbarara Tudományos és Technológiai Egyetemen és a partneroldalakon a nyomozók feltárják a szimuláció szerepét a nemek és a méltányosság terén. Az afrikai társadalmak nagyrészt patriarchálisak, és ez átgyűrűzik a szakmai gyakorlatba és az orvosképzésbe. A szimulációs módszertan fennáll annak a veszélye, hogy patriarchális dominanciától szenved. A férfidominancia potenciálisan hatalmi kapcsolatokat hoz létre férfi és női tanulók között forgatókönyv-körülmények között, valamint orvosok és ápolónők között. Ilyen hatalmi különbségek jelenlétében a kevésbé domináns félben kialakulhat a "csend kultúrája", nem hoznak döntéseket olyan kérdésekben, amelyek őt vagy betegeiket érintik, nem beszélnek ezekről a kérdésekről és nem tesznek megfelelő lépéseket.

A tanulmány áttekintése

Részletes leírás

A nemek közötti egyenlőség és a méltányosság kihívásainak kezelése érdekében: 1) a nyomozók megtanítják az Advocacy Inquiry-t (AI) és a következtetési létrát (LoI), mint társalgási stratégiákat a szimulációs oktatók számára, hogy feltárják a résztvevők cselekvési kereteit és gondolkodási folyamatait, 2) a nyomozók megtervezi és bemutatja a résztvevőknek szimulált forgatókönyveket beágyazott nemi és/vagy szakmaközi hatalmi különbségekkel, 3) tanulmányozza a mesterséges intelligencia, a LoI és a nemi és méltányossági forgatókönyvek hatását a résztvevők részvételi stratégiáira nemi és szakmaközi konfliktushelyzetekben.

A befolyás létrája lehetővé teszi a segítők számára, hogy kiválasszanak néhány adatot/megfigyelést, kiegészítsenek értelmezést, következtetéseket vonjanak le és cselekedjenek. Bár a befolyáslétra hatékony megközelítés a helyzetek feltárására, ki van téve a kihívásoknak, ha a felhasználók gyorsan következtetéseket vonnak le anélkül, hogy kíváncsiak lennének arra, hogy a megfigyelt adatok/műveletek milyen alternatív értelmezései lehetnek. A mesterséges intelligencia a „show”, a „think” és a „wonder” kifejezéseket használja stratégiaként, hogy lassítsa a segítőket attól, hogy felugorják a LoI-t, és levonják a következtetéseket, mielőtt megvizsgálnák a tanulói szempontokat. A mesterséges intelligencia és a LoI együttesen ösztönzik az önreflexiót és a jó ítélőképességet. A nyomozók szándékosan arra ösztönzik majd a szimulációs csapatokat, hogy férfiak és nők egyaránt legyenek, és legyenek szakmaköziek is, és lehetőséget adnak a csoportvezetőknek, hogy változtassanak nemtől és szakmától függően.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Várható)

150

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányozza a kapcsolattartók biztonsági mentését

  • Név: Francis Bajunirwe, MD, PhD
  • Telefonszám: 0772 576 396
  • E-mail: fbaj@must.ac.ug

Tanulmányi helyek

      • Mbarara, Uganda
        • Toborzás
        • Mbarara University of Science and Technology

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Tanulmányozható nemek

Összes

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Orvostanhallgatók, oktatók, akik részt vesznek a forgatókönyv végrehajtásában

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Orvostanhallgatók
  • Tanárok az Orvostudományi Karon
  • Székhelye a Mbarara Egyetem, a Lira Egyetem, a Busitema Egyetem vagy a Muni Egyetem

Kizárási kritériumok:

  • Orvoshallgatók és oktatók a részt vevő egyetemeken kívül
  • Nem orvostanhallgatók
  • A kar nem az Orvostudományi Karokon található

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Nemek és szakmaközi konfliktusok a szimulációban
Időkeret: Változás a konfliktusokban 24 hónappal a szimuláció alapú technikák bevezetése után
A nemi és szakmaközi konfliktusok gyakorisága, amelyeket szimulációs üléseken és/vagy klinikai gondozási terekben jelentettek a kikérdező ülések során
Változás a konfliktusokban 24 hónappal a szimuláció alapú technikák bevezetése után

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2019. június 1.

Elsődleges befejezés (Várható)

2021. december 30.

A tanulmány befejezése (Várható)

2022. december 30.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2021. április 18.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2021. április 30.

Első közzététel (Tényleges)

2021. május 6.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2021. május 6.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2021. április 30.

Utolsó ellenőrzés

2021. április 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 2020/MUST-3/SIM-II

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

NEM

IPD terv leírása

Az adatokat nem osztjuk meg, tekintettel azok privát jellegére (videókat is magában foglal)

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel