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Impacto da Aprendizagem Baseada em Simulação na Dinâmica de Gênero e Equidade entre Equipes Interprofissionais de Saúde (Sim-Gender)

30 de abril de 2021 atualizado por: Mbarara University of Science and Technology

Impacto da aprendizagem baseada em simulação sobre gênero e dinâmica de equidade entre profissionais de saúde em instituições selecionadas na África Subsaariana

Na Universidade de Ciência e Tecnologia de Mbarara e em locais parceiros, os investigadores explorarão o papel da simulação em gênero e equidade. As sociedades africanas são em grande parte patriarcais, e isso se estende à prática profissional e à educação médica. A metodologia de simulação corre o risco de sofrer de um domínio patriarcal. A dominância masculina tem potencial para introduzir relações de poder entre aprendizes homens e mulheres em um cenário e entre médicos e enfermeiras. Na presença de tais diferenciais de poder, a parte menos dominante pode desenvolver uma "cultura de silêncio", deixar de tomar decisões sobre questões que os afetam ou a seus pacientes, deixar de falar sobre essas questões e tomar as medidas apropriadas.

Visão geral do estudo

Descrição detalhada

Para enfrentar os desafios de gênero e equidade: 1) os investigadores ensinarão Advocacy Inquiry (AI) e a escada de inferência (LoI) como estratégias de conversação para todos os membros do corpo docente de simulação para explorar os quadros de ação e processos de pensamento dos participantes, 2) os investigadores projetará e exporá os participantes a cenários simulados com gênero incorporado e/ou diferenciais de poder interprofissionais, 3) estudará o efeito da IA, LoI e cenários de gênero e equidade debriefed nas estratégias de envolvimento do participante durante situações de conflito interprofissional e de gênero.

A Escada de Influência permite que os facilitadores selecionem alguns dados/observações, acrescentem interpretações, tirem conclusões e tomem medidas. Embora a Escada de influência seja uma abordagem poderosa para explorar situações, ela é propensa a desafios se os usuários tirarem conclusões precipitadas rapidamente sem ficarem curiosos sobre quais interpretações alternativas dos dados/ação observados poderiam ser. A IA usa o "mostrar", "pensar" e "pensar" como uma estratégia para retardar os facilitadores de pular o LoI para tirar conclusões antes de explorar as perspectivas do aluno. A combinação de AI e LoI incentiva a auto-reflexão e o bom senso. Os investigadores encorajarão deliberadamente as equipes de simulação a terem homens e mulheres e interprofissionais, com oportunidades para os líderes de equipe variarem de acordo com o sexo e a profissão.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

150

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

  • Nome: Data Santorino, MD
  • Número de telefone: 0774500571
  • E-mail: sdata@must.ac.ug

Estude backup de contato

  • Nome: Francis Bajunirwe, MD, PhD
  • Número de telefone: 0772 576 396
  • E-mail: fbaj@must.ac.ug

Locais de estudo

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

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

18 anos e mais velhos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Estudantes de medicina, membros do corpo docente envolvidos na entrega da execução do cenário

Descrição

Critério de inclusão:

  • Estudantes de medicina
  • Docentes da Faculdade de Medicina
  • Baseado na Mbarara University, Lira University, Busitema University ou Muni University

Critério de exclusão:

  • Estudantes de medicina e professores fora das universidades participantes
  • Estudantes não médicos
  • Faculdade não sediada nas Faculdades de Medicina

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Conflitos de gênero e interprofissionais em simulação
Prazo: Mudança nos conflitos 24 meses após a introdução de técnicas baseadas em simulação
Frequência de conflitos de gênero e interprofissionais relatados em sessão de simulação e ou espaços de atendimento clínico durante sessões de debriefing
Mudança nos conflitos 24 meses após a introdução de técnicas baseadas em simulação

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de junho de 2019

Conclusão Primária (Antecipado)

30 de dezembro de 2021

Conclusão do estudo (Antecipado)

30 de dezembro de 2022

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

18 de abril de 2021

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

30 de abril de 2021

Primeira postagem (Real)

6 de maio de 2021

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

6 de maio de 2021

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

30 de abril de 2021

Última verificação

1 de abril de 2021

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • 2020/MUST-3/SIM-II

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Descrição do plano IPD

Os dados não serão compartilhados dada a natureza privada (envolve vídeos)

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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