스크립트 디브리핑이 소아과의 소생술 수행에 미치는 영향 조사 (EXPRESS)

NO_INTERVENTION: 스크립트가 없는 디브리핑, 현실감이 낮은 시뮬레이션

디브리핑 스크립트는 초보 강사가 20분 디브리핑 세션을 용이하게 할 수 있도록 설계되었습니다. 이 부문에서는 초보 강사에게 시나리오 학습 목표를 제공했지만 스크립트는 제공하지 않았으며 시뮬레이션을 관찰하고 20분 동안 디브리핑을 수행하도록 요청했습니다. 시뮬레이션 시나리오 자체는 유아 시뮬레이터로 진행되었습니다. 낮은 현실감 그룹은 컴프레서가 꺼진 상태에서 시뮬레이터를 사용하여 물리적 발견의 기능을 제거했습니다.

실험적: 스크립트 디브리핑, 낮은 현실감

이 단계에서 초보 강사는 디브리핑 스크립트와 함께 시나리오 학습 목표를 제공받았고 시뮬레이션을 관찰하고 스크립트를 사용하여 20분간 디브리핑을 수행하도록 요청받았습니다. lo realism 그룹은 컴프레서가 켜진 시뮬레이터를 사용하여 물리적 발견의 기능을 제거했습니다.

다른: 디브리핑 스크립트

디브리핑 스크립트는 초보 강사가 20분 디브리핑 세션을 용이하게 할 수 있도록 설계되었습니다. 반복적인 단계로 개발되었습니다. (a) PALS 학습 목표 검토; (b) 스크립트 내용의 분류; (c) 스크립트 언어의 개발; (d) 인지 지원으로 서식 지정 및 (e) 연구에서 구현하기 전에 후속 편집과 함께 유용성을 위한 파일럿 테스트 스크립트.

모든 초보 강사는 스터디 세션 2주 전에 시나리오를 받았습니다. 스크립팅된 디브리핑에 무작위로 배정된 강사들에게도 디브리핑 세션 동안 가능한 한 밀접하게 스크립트를 사용하고 따르기 위해 연구 당일을 제외하고 그것을 사용하는 방법에 대한 지침 없이 스크립트를 받았습니다. 모든 강사는 시뮬레이션 세션을 관찰하는 동안 클립보드를 들고 있었습니다. 디브리핑 스크립트를 보관하거나 메모를 작성합니다. 이로 인해 팀이 무작위로 배정된 연구 부문에 대해 비디오 검토자가 눈이 멀었습니다. 디브리핑 세션은 20분으로 제한되었습니다.

실험적: 스크립트가 없는 디브리핑, 높은 현실감 시뮬레이션

이 단계에서는 초보 강사에게 디브리핑 스크립트 없이 시나리오 학습 목표를 제공하고 시뮬레이션을 관찰하고 스크립트를 사용하지 않고 20분간 디브리핑을 수행하도록 요청했습니다. 하이 리얼리즘 그룹은 컴프레서가 켜진 시뮬레이터를 사용하여 물리적 발견의 기능을 활성화했습니다.

다른: 높은 물리적 현실감 시뮬레이션

높음 대 낮음 물리적 현실감 시뮬레이터 사전 프로그래밍된 유아 시뮬레이터가 모든 시뮬레이션 세션에 사용되었습니다. "높은" 물리적 현실감(HiR)을 생성하기 위해 바이탈 사인 모니터링, 오디오 피드백, 호흡음, 흉부 상승, 심장음, 촉진 가능한 맥박 및 발성을 포함한 전체 시뮬레이터 기능이 활성화("켜짐")되었습니다. "낮은" 물리적 현실감(LoR) 그룹은 동일한 시뮬레이터를 사용했지만 압축기가 "꺼져" 위에서 설명한 물리적 결과를 제거했습니다. 또한 LoR 시뮬레이터는 모니터에 연결되었지만 HiR 그룹에 존재하는 맥박 산소 측정, 호흡수, 혈압, 온도 및 오디오 피드백이 아닌 심장 리듬만 표시했습니다. 모의 소생술 환경의 다른 모든 측면은 모든 그룹에 대해 표준화되었습니다.

실험적: 스크립트 디브리핑, 높은 현실감 시뮬레이션

이 단계에서 초보 강사는 디브리핑 스크립트와 함께 시나리오 학습 목표를 제공받았고 시뮬레이션을 관찰하고 스크립트를 사용하여 20분간 디브리핑을 수행하도록 요청받았습니다. 하이 리얼리즘 그룹은 컴프레서가 켜진 시뮬레이터를 사용하여 물리적 발견의 기능을 활성화했습니다.

다른: 디브리핑 스크립트

디브리핑 스크립트는 초보 강사가 20분 디브리핑 세션을 용이하게 할 수 있도록 설계되었습니다. 반복적인 단계로 개발되었습니다. (a) PALS 학습 목표 검토; (b) 스크립트 내용의 분류; (c) 스크립트 언어의 개발; (d) 인지 지원으로 서식 지정 및 (e) 연구에서 구현하기 전에 후속 편집과 함께 유용성을 위한 파일럿 테스트 스크립트.

모든 초보 강사는 스터디 세션 2주 전에 시나리오를 받았습니다. 스크립팅된 디브리핑에 무작위로 배정된 강사들에게도 디브리핑 세션 동안 가능한 한 밀접하게 스크립트를 사용하고 따르기 위해 연구 당일을 제외하고 그것을 사용하는 방법에 대한 지침 없이 스크립트를 받았습니다. 모든 강사는 시뮬레이션 세션을 관찰하는 동안 클립보드를 들고 있었습니다. 디브리핑 스크립트를 보관하거나 메모를 작성합니다. 이로 인해 팀이 무작위로 배정된 연구 부문에 대해 비디오 검토자가 눈이 멀었습니다. 디브리핑 세션은 20분으로 제한되었습니다.

다른: 높은 물리적 현실감 시뮬레이션

높음 대 낮음 물리적 현실감 시뮬레이터 사전 프로그래밍된 유아 시뮬레이터가 모든 시뮬레이션 세션에 사용되었습니다. "높은" 물리적 현실감(HiR)을 생성하기 위해 바이탈 사인 모니터링, 오디오 피드백, 호흡음, 흉부 상승, 심장음, 촉진 가능한 맥박 및 발성을 포함한 전체 시뮬레이터 기능이 활성화("켜짐")되었습니다. "낮은" 물리적 현실감(LoR) 그룹은 동일한 시뮬레이터를 사용했지만 압축기가 "꺼져" 위에서 설명한 물리적 결과를 제거했습니다. 또한 LoR 시뮬레이터는 모니터에 연결되었지만 HiR 그룹에 존재하는 맥박 산소 측정, 호흡수, 혈압, 온도 및 오디오 피드백이 아닌 심장 리듬만 표시했습니다. 모의 소생술 환경의 다른 모든 측면은 모든 그룹에 대해 표준화되었습니다.

행동 평가 도구 점수(백분율 0~100%)

행동 평가 도구 행동 평가 도구(BAT)는 사전 및 사후 시뮬레이션 시나리오에서 팀 리더의 위기 자원 관리 기술을 평가하는 데 사용되었습니다. 각 행동은 5점 리커트 척도(Likert scale)로 평가되며, 1점은 해당 범주에서 나쁜 행동 수행을 나타내고 5점은 우수한 수행을 나타냅니다. 각 동작은 불량(1), 평균(3) 및 우수한 성능(5)에 대한 설명 앵커로 보완됩니다. LeFlore 등이 수행한 이전 작업은 다양한 상황에서 도구의 신뢰성과 유효성을 확립하는 데 중점을 두었습니다. 간호사 실무 학생에 대한 연구에서 데이터는 0.84의 클래스 내 상관 계수(p<0.001)와 함께 0.97의 Cronbach's alpha를 보여주었습니다. 학제 간 학생 팀을 위한 대체 교육 모델을 평가하는 다른 연구에서 BAT는 행동 성과를 평가하는 데 사용되었으며 Cronbach의 알파는 0.956이었습니다.

임상 수행 도구 점수(백분율 0-100%)

Pediatric Advanced Life Support 시나리오를 평가하기 위해 설계된 21개의 개별 항목이 포함된 Clinical Performance Tool을 활용하여 팀의 임상 성과를 평가했습니다. 전체 점수(최대 42점)는 분석을 위해 백분율(0-100%)로 변환되었습니다.

객관식 시험(지식)

20문항 시험은 엄격한 검증을 거친 기존 미국심장협회 PALS(Pediatric Advanced Life Support) 문제 은행에서 의학 지식을 테스트하기 위해 고안된 15개 질문을 선택하고, 위기 자원 관리 원칙에 대한 지식을 평가하기 위해 5개의 새로운 질문을 개발했습니다. . 연구 설계에 "테스트 A 및 테스트 B"가 필요했기 때문에 동일한 질문에 대한 줄기가 약간 수정되었습니다(예: 환자의 연령, 활력징후, 이력 등)에 따라 다르지만 전반적인 질문 내용과 질문의 목적은 동일하게 구성하였다.