Praktiker müssen über effektive klinische Denkfähigkeiten verfügen, um angemessene und sichere klinische Entscheidungen zu treffen und Behandlungsfehler zu vermeiden. Unzureichend entwickelte klinische Denkfähigkeiten können die Patientensicherheit gefährden und die Versorgung oder Behandlung verzögern, insbesondere auf Intensivstationen und in Notaufnahmen. Simulationsbasiertes Training nutzt reflektierende Lerngespräche im Anschluss an eine Simulation als Nachbesprechungsmethode, um klinische Denkfähigkeiten zu entwickeln und gleichzeitig die Patientensicherheit zu gewährleisten. Aufgrund der Multidimensionalität des klinischen Denkens, des potenziellen Risikos einer kognitiven Überlastung und der unterschiedlichen Nutzung analytischer (hypothetisch-deduktiver) und nicht-analytischer (intuitiver) Denkprozesse durch fortgeschrittene und weniger erfahrene Simulationsteilnehmer ist es jedoch wichtig, Erfahrung, Fähigkeiten, Faktoren im Zusammenhang mit Informationsfluss und -menge sowie die Fallkomplexität zu berücksichtigen, um das klinische Denken durch die Durchführung von reflektierenden Gruppengesprächen nach der Simulation als Nachbesprechungsmethode zu optimieren. Unser Ziel ist die Beschreibung der Entwicklung eines Modells für den reflektierenden Lerndialog nach der Simulation, das verschiedene Faktoren berücksichtigt, die die Optimierung des klinischen Denkens beeinflussen.
Eine partizipative Arbeitsgruppe (N = 18), bestehend aus Ärzten, Pflegekräften, Forschern, Lehrenden und Patientenvertretern, entwickelte in aufeinanderfolgenden Workshops gemeinsam ein Modell für einen reflektierenden Lerndialog nach der Simulation. Die Arbeitsgruppe erarbeitete das Modell durch einen theoretischen und konzeptionellen Prozess sowie ein mehrstufiges Peer-Review-Verfahren. Die parallele Integration von Plus/Minus-Bewertungsmethoden und Blooms Taxonomie soll das klinische Denken der Simulationsteilnehmer während der Simulationsaktivitäten optimieren. Der Inhaltsvaliditätsindex (CVI) und das Inhaltsvaliditätsverhältnis (CVR) wurden zur Bestimmung der Augenscheinvalidität und Inhaltsvalidität des Modells herangezogen.
Es wurde ein Modell für einen reflektierenden Lerndialog nach der Simulation entwickelt und getestet. Das Modell wird durch Anwendungsbeispiele und eine Gesprächsanleitung unterstützt. Die Augenscheinvalidität und Inhaltsvalidität des Modells wurden geprüft und bestätigt.
Das neue Co-Design-Modell wurde unter Berücksichtigung der Fähigkeiten und Kompetenzen der verschiedenen Modellierungsbeteiligten, des Informationsflusses und -umfangs sowie der Komplexität der Modellierungsfälle entwickelt. Diese Faktoren sollen das klinische Denken bei der Teilnahme an Gruppensimulationen optimieren.
Klinisches Denken gilt als Grundlage der klinischen Praxis im Gesundheitswesen [1, 2] und als wichtiger Bestandteil klinischer Kompetenz [1, 3, 4]. Es handelt sich um einen reflektierenden Prozess, mit dem Fachkräfte die jeweils angemessenste Intervention für jede klinische Situation identifizieren und umsetzen [5, 6]. Klinisches Denken wird als komplexer kognitiver Prozess beschrieben, der formale und informelle Denkstrategien nutzt, um Informationen über einen Patienten zu sammeln und zu analysieren, deren Bedeutung zu bewerten und den Wert alternativer Handlungsoptionen zu bestimmen [7, 8]. Es basiert auf der Fähigkeit, Hinweise zu sammeln, Informationen zu verarbeiten und das Problem des Patienten zu verstehen, um die richtige Maßnahme für den richtigen Patienten zum richtigen Zeitpunkt und aus dem richtigen Grund zu ergreifen [9, 10].
Alle Gesundheitsdienstleister stehen vor der Herausforderung, komplexe Entscheidungen unter hoher Unsicherheit zu treffen [11]. In der Intensiv- und Notfallmedizin treten klinische Situationen und Notfälle auf, in denen sofortiges Handeln und Eingreifen lebensrettend und lebenswichtig sind [12]. Mangelnde klinische Urteilsfähigkeit und Kompetenz in der Intensivmedizin gehen mit einer höheren Rate an Behandlungsfehlern, Verzögerungen in der Versorgung [13] und Risiken für die Patientensicherheit einher [14, 15, 16]. Um Fehler zu vermeiden, müssen Fachkräfte kompetent sein und über effektive klinische Urteilsfähigkeit verfügen, um sichere und angemessene Entscheidungen zu treffen [16, 17, 18]. Der nicht-analytische (intuitive) Denkprozess ist der von erfahrenen Fachkräften bevorzugte schnelle Prozess. Im Gegensatz dazu sind analytische (hypothetisch-deduktive) Denkprozesse naturgemäß langsamer, überlegter und werden häufiger von weniger erfahrenen Fachkräften angewendet [2, 19, 20]. Angesichts der Komplexität des klinischen Umfelds im Gesundheitswesen und des potenziellen Risikos von Behandlungsfehlern [14,15,16] wird simulationsbasierte Ausbildung (SBE) häufig eingesetzt, um Fachkräften die Möglichkeit zu geben, Kompetenzen und klinisches Denkvermögen zu entwickeln. Dies geschieht in einer sicheren Umgebung und durch die Auseinandersetzung mit einer Vielzahl anspruchsvoller Fälle unter Gewährleistung der Patientensicherheit [21, 22, 23, 24].
Die Society for Simulation in Health (SSH) definiert Simulation als „eine Technologie, die eine Situation oder Umgebung schafft, in der Menschen Darstellungen realer Ereignisse erleben, um zu üben, zu trainieren, zu evaluieren, zu testen oder ein besseres Verständnis menschlicher Systeme oder Verhaltensweisen zu erlangen.“ [23] Gut strukturierte Simulationssitzungen bieten den Teilnehmenden die Möglichkeit, in Szenarien einzutauchen, die klinische Situationen simulieren und gleichzeitig Sicherheitsrisiken reduzieren [24, 25], und klinisches Denken durch gezielte Lernmöglichkeiten zu trainieren [21, 24, 26, 27, 28]. Simulationsbasiertes Lernen (SBE) bereichert die klinische Praxis und ermöglicht Studierenden Erfahrungen, die sie im realen Patientenumfeld möglicherweise nicht gemacht hätten [24, 29]. Es handelt sich um eine angstfreie, urteilsfreie, betreute, sichere und risikoarme Lernumgebung. Sie fördert die Entwicklung von Wissen, klinischen Fertigkeiten, Fähigkeiten, kritischem Denken und klinischem Urteilsvermögen [22, 29, 30, 31] und kann medizinischem Fachpersonal helfen, den emotionalen Stress einer Situation zu bewältigen und dadurch die Lernfähigkeit zu verbessern [22, 27, 28]. , 30, 32].
Um die effektive Entwicklung klinischer Denk- und Entscheidungsfähigkeiten durch simulationsbasiertes Lernen (SBE) zu unterstützen, muss dem Design, der Vorlage und der Struktur des Nachbesprechungsprozesses nach der Simulation besondere Aufmerksamkeit gewidmet werden [24, 33, 34, 35]. Reflexionsgespräche nach der Simulation (RLC) wurden als Nachbesprechungstechnik eingesetzt, um die Teilnehmenden bei der Reflexion und Erklärung ihrer Handlungen zu unterstützen und die Vorteile von gegenseitiger Unterstützung und Gruppendenken im Kontext der Teamarbeit zu nutzen [32, 33, 36]. Die Verwendung von Gruppen-RLCs birgt das Risiko einer unzureichenden Entwicklung des klinischen Denkens, insbesondere im Hinblick auf die unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungsstufen der Teilnehmenden. Das Dual-Process-Modell beschreibt die multidimensionale Natur des klinischen Denkens und die Unterschiede in der Neigung erfahrener Praktiker, analytische (hypothetisch-deduktive) Denkprozesse anzuwenden, und jüngerer Praktiker, nicht-analytische (intuitive) Denkprozesse anzuwenden [34, 37]. Diese dualen Denkprozesse bergen die Herausforderung, optimale Denkprozesse an unterschiedliche Situationen anzupassen. Es ist unklar und umstritten, wie analytische und nicht-analytische Methoden effektiv eingesetzt werden können, wenn erfahrene und weniger erfahrene Teilnehmende in derselben Modellierungsgruppe vertreten sind. Schülerinnen und Schüler der Sekundarstufe I und II mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungsniveaus nehmen an Simulationsszenarien unterschiedlicher Komplexität teil [34, 37]. Die Multidimensionalität des klinischen Denkens birgt das Risiko einer unzureichenden Entwicklung dieser Fähigkeiten und einer kognitiven Überlastung, insbesondere wenn Praktiker an Gruppensimulationen mit unterschiedlicher Fallkomplexität und Erfahrung teilnehmen [38]. Es ist wichtig anzumerken, dass zwar verschiedene Debriefing-Modelle mit RLC existieren, jedoch keines dieser Modelle speziell auf die Entwicklung klinischer Denkfähigkeiten unter Berücksichtigung von Erfahrung, Kompetenz, Informationsfluss und -menge sowie Modellierungskomplexitätsfaktoren ausgerichtet ist [38, 39]. All dies erfordert die Entwicklung eines strukturierten Modells, das verschiedene Beiträge und Einflussfaktoren zur Optimierung des klinischen Denkens berücksichtigt und gleichzeitig RLC nach der Simulation als Berichtsmethode einbezieht. Wir beschreiben einen theoretisch und konzeptionell fundierten Prozess für die kollaborative Gestaltung und Entwicklung eines nach der Simulation durchgeführten RLC (Remote Learning Center). Es wurde ein Modell entwickelt, um die klinischen Denkfähigkeiten während der Teilnahme an SBE (Simulated Bowl Examination) zu optimieren, wobei eine Vielzahl von förderlichen und beeinflussenden Faktoren berücksichtigt werden, um eine optimale Entwicklung des klinischen Denkens zu erreichen.
Das RLC-Post-Simulationsmodell wurde in Zusammenarbeit mit anderen Akteuren auf Basis bestehender Modelle und Theorien des klinischen Denkens, des reflexiven Lernens, der Ausbildung und der Simulation entwickelt. Zur gemeinsamen Entwicklung des Modells wurde eine Arbeitsgruppe (N = 18) gebildet, bestehend aus zehn Intensivpflegekräften, einem Intensivmediziner und drei Vertretern von zuvor stationär behandelten Patienten unterschiedlichen Alters, mit unterschiedlicher Erfahrung und unterschiedlichen Geschlechts. Hinzu kamen eine Intensivstation, zwei wissenschaftliche Hilfskräfte und zwei erfahrene Pflegepädagogen. Diese innovative, partizipative Entwicklung basiert auf der Zusammenarbeit von Akteuren mit praktischer Erfahrung im Gesundheitswesen – sowohl von Fachkräften, die an der Entwicklung des Modells beteiligt sind, als auch von anderen Interessengruppen wie Patienten [40, 41, 42]. Die Einbeziehung von Patientenvertretern in den partizipativen Entwicklungsprozess kann diesen zusätzlich bereichern, da das übergeordnete Ziel des Programms die Verbesserung der Patientenversorgung und -sicherheit ist [43].
Die Arbeitsgruppe führte sechs jeweils zwei- bis vierstündige Workshops durch, um Struktur, Prozesse und Inhalte des Modells zu entwickeln. Die Workshops umfassten Diskussionen, Übungen und Simulationen. Elemente des Modells basieren auf einer Reihe evidenzbasierter Ressourcen, Modelle, Theorien und Rahmenwerke. Dazu gehören die konstruktivistische Lerntheorie [44], das Dual-Loop-Konzept [37], der klinische Denkkreislauf [10], die Appreciative Inquiry (AI)-Methode [45] und die Reporting-Plus/Delta-Methode [46]. Das Modell wurde in Zusammenarbeit mit den INACSL-Standards der International Nurses Association für den Debriefing-Prozess in der klinischen und simulationsbasierten Ausbildung [36] entwickelt und mit Anwendungsbeispielen kombiniert, um ein selbsterklärendes Modell zu erstellen. Die Entwicklung des Modells erfolgte in vier Phasen: Vorbereitung des Reflexionsdialogs nach der Simulation, Initiierung des Reflexionsdialogs, Analyse/Reflexion und Debriefing (Abbildung 1). Die Details der einzelnen Phasen werden im Folgenden erläutert.
Die Vorbereitungsphase des Modells dient der psychologischen Vorbereitung der Teilnehmenden auf die nächste Phase und der Steigerung ihrer aktiven Beteiligung und ihres Engagements bei gleichzeitiger Gewährleistung psychologischer Sicherheit [36, 47]. Diese Phase umfasst eine Einführung in Zweck und Ziele, die erwartete Dauer des RLC, die Erwartungen an die Moderation und die Teilnehmenden während des RLC, eine Orientierung vor Ort und den Aufbau der Simulation, die Sicherstellung der Vertraulichkeit im Lernumfeld sowie die Erhöhung und Verbesserung der psychologischen Sicherheit. Die folgenden repräsentativen Antworten der Co-Design-Arbeitsgruppe wurden in der Vorentwicklungsphase des RLC-Modells berücksichtigt. Teilnehmer/in 7: „Als Pflegefachkraft im Bereich der Primärversorgung würde ich, wenn ich an einer Simulation ohne Szenario-Kontext und in Anwesenheit älterer Erwachsener teilnehmen würde, die Nachbesprechung wahrscheinlich vermeiden, es sei denn, ich hätte das Gefühl, dass meine psychologische Sicherheit respektiert wird. Ich würde die Teilnahme an Nachbesprechungen nach der Simulation vermeiden. ‚Wenn du geschützt bist, gibt es keine Konsequenzen.‘“ Teilnehmer/in 4: „Ich glaube, dass eine frühzeitige Fokussierung und die Festlegung von Grundregeln den Lernenden nach der Simulation helfen. Aktive Teilnahme an reflektierenden Lerngesprächen.“
Die ersten Phasen des RLC-Modells umfassen die Erfassung der Gefühle der Teilnehmenden, die Beschreibung der zugrunde liegenden Prozesse und die Diagnose des Szenarios sowie die Auflistung positiver und negativer Erfahrungen, jedoch noch keine Analyse. Das Modell ist in dieser Phase darauf ausgelegt, die Teilnehmenden zu einer selbst- und aufgabenorientierten Herangehensweise anzuregen und sie mental auf eine tiefgehende Analyse und Reflexion vorzubereiten [24, 36]. Ziel ist es, das Risiko einer kognitiven Überlastung zu reduzieren [48], insbesondere bei Personen, die neu im Bereich der Modellierung sind und keine klinische Vorerfahrung mit dieser Fertigkeit/diesem Thema haben [49]. Indem die Teilnehmenden gebeten werden, den simulierten Fall kurz zu beschreiben und diagnostische Empfehlungen abzugeben, stellt die Kursleitung sicher, dass die Studierenden in der Gruppe ein grundlegendes Verständnis des Falls erlangen, bevor sie zur ausführlicheren Analyse-/Reflexionsphase übergehen. Darüber hinaus hilft es den Teilnehmenden in dieser Phase, ihre Gefühle in simulierten Szenarien zu teilen, um den emotionalen Stress der Situation zu bewältigen und somit den Lernerfolg zu steigern [24, 36]. Die Auseinandersetzung mit emotionalen Aspekten hilft dem RLC-Moderator zu verstehen, wie sich die Gefühle der Teilnehmenden auf die individuelle und die Gruppenleistung auswirken. Dies kann in der Reflexions-/Analysephase kritisch diskutiert werden. Die Plus/Delta-Methode ist in diese Phase des Modells als vorbereitender und entscheidender Schritt für die Reflexions-/Analysephase integriert [46]. Mithilfe des Plus/Delta-Ansatzes können sowohl Teilnehmende als auch Studierende ihre Beobachtungen, Gefühle und Erfahrungen aus der Simulation verarbeiten und auflisten, die anschließend in der Reflexions-/Analysephase des Modells Punkt für Punkt besprochen werden können [46]. Dies unterstützt die Teilnehmenden dabei, durch gezielte und priorisierte Lernmöglichkeiten einen metakognitiven Zustand zu erreichen und so ihr klinisches Denken zu optimieren [24, 48, 49]. Die folgenden repräsentativen Rückmeldungen der Co-Design-Arbeitsgruppe wurden bei der ersten Entwicklung des RLC-Modells berücksichtigt. Teilnehmer 2: „Ich denke, als Patient mit eigener Intensiverfahrung müssen wir die Gefühle und Emotionen der Studierenden in der Simulation berücksichtigen. Ich spreche dieses Thema an, weil ich während meines Aufenthalts ein hohes Maß an Stress und Angst, insbesondere bei den Intensivmedizinern, in Notfallsituationen beobachtet habe. Dieses Modell muss den Stress und die Emotionen, die mit der Simulation der Erfahrung einhergehen, einbeziehen.“ Teilnehmer 16: „Für mich als Dozent ist es sehr wichtig, den Plus/Delta-Ansatz anzuwenden, damit die Studierenden zur aktiven Teilnahme angeregt werden, indem sie die positiven Aspekte und Verbesserungspotenziale, die sie während des Simulationsszenarios erlebt haben, ansprechen.“
Obwohl die vorherigen Phasen des Modells entscheidend sind, ist die Analyse-/Reflexionsphase für die Optimierung des klinischen Denkens am wichtigsten. Sie dient der fortgeschrittenen Analyse/Synthese und der vertieften Auseinandersetzung mit klinischen Erfahrungen, Kompetenzen und den Auswirkungen der modellierten Themen; dem RLC-Prozess und der Struktur; der Menge der bereitgestellten Informationen, um eine kognitive Überlastung zu vermeiden; dem effektiven Einsatz von Reflexionsfragen und Methoden zur Förderung eines lernerzentrierten und aktiven Lernens. An dieser Stelle werden klinische Erfahrung und Vertrautheit mit Simulationsthemen in drei Kategorien unterteilt, um unterschiedlichen Erfahrungs- und Kompetenzniveaus gerecht zu werden: Erstens: keine vorherige klinische Berufserfahrung/keine vorherige Auseinandersetzung mit Simulationsthemen; zweitens: klinische Berufserfahrung, Kenntnisse und Fertigkeiten/keine vorherige Auseinandersetzung mit Modellierungsthemen; drittens: klinische Berufserfahrung, Kenntnisse und Fertigkeiten/vorherige Auseinandersetzung mit Modellierungsthemen. Diese Klassifizierung berücksichtigt die Bedürfnisse von Personen mit unterschiedlichen Erfahrungs- und Kompetenzniveaus innerhalb derselben Gruppe und gleicht so die Tendenz weniger erfahrener Praktiker zum analytischen Denken mit der Tendenz erfahrenerer Praktiker zum nicht-analytischen Denken aus [19, 20, 34, 37]. Der RLC-Prozess orientierte sich am klinischen Denkzyklus [10], dem Rahmenwerk des reflektierenden Modellierens [47] und der Theorie des erfahrungsbasierten Lernens [50]. Dies wird durch eine Reihe von Prozessen erreicht: Interpretation, Differenzierung, Kommunikation, Schlussfolgerung und Synthese.
Um eine kognitive Überlastung zu vermeiden, wurde ein lernerzentrierter und reflexiver Sprechprozess mit ausreichend Zeit und Gelegenheit für die Teilnehmenden zur Reflexion, Analyse und Synthese angestrebt, um deren Selbstvertrauen zu stärken. Kognitive Prozesse während des reflexiven Lernprozesses (RLC) werden durch Konsolidierungs-, Bestätigungs-, Formungs- und erneute Konsolidierungsprozesse auf Basis des Doppelschleifenmodells [37] und der Theorie der kognitiven Belastung [48] berücksichtigt. Ein strukturierter Dialogprozess mit ausreichend Zeit für Reflexion, der sowohl erfahrene als auch unerfahrene Teilnehmende einbezieht, reduziert das Risiko einer kognitiven Überlastung, insbesondere in komplexen Simulationen mit unterschiedlichen Vorerfahrungen, Kenntnissen und Fähigkeiten der Teilnehmenden. Nach der Szene basiert die Technik der reflektierenden Fragestellung des Modells auf Blooms Taxonomie [51] und Methoden der wertschätzenden Erkundung (Appreciative Inquiry, AI) [45]. Dabei nähert sich der modellierte Moderator dem Thema schrittweise, sokratisch und reflexiv. Es werden Fragen gestellt, beginnend mit wissensbasierten Fragen, die Fähigkeiten und Probleme im Zusammenhang mit dem Denken thematisieren. Diese Fragetechnik optimiert das klinische Denken, indem sie die aktive Beteiligung der Teilnehmenden und progressives Denken fördert und gleichzeitig das Risiko kognitiver Überlastung verringert. Die folgenden repräsentativen Antworten der Co-Design-Arbeitsgruppe wurden in der Analyse-/Reflexionsphase der RLC-Modellentwicklung berücksichtigt. Teilnehmer 13: „Um kognitive Überlastung zu vermeiden, müssen wir den Informationsfluss und die Informationsmenge in den Nachbesprechungen der Simulationen berücksichtigen. Dazu ist es meiner Meinung nach entscheidend, den Studierenden ausreichend Zeit zum Reflektieren zu geben und mit den Grundlagen zu beginnen. Wissen regt Gespräche und Fertigkeiten an und führt dann zu höheren Wissens- und Fertigkeitsebenen, um Metakognition zu erreichen.“ Teilnehmer 9: „Ich bin fest davon überzeugt, dass Fragetechniken wie Appreciative Inquiry (AI) und reflektierende Fragen nach Blooms Taxonomie aktives und lernerzentriertes Lernen fördern und gleichzeitig das Risiko kognitiver Überlastung reduzieren.“ Die Nachbesprechungsphase des Modells dient dazu, die im Rahmen des RLC gewonnenen Erkenntnisse zusammenzufassen und die Erreichung der Lernziele sicherzustellen. Teilnehmer 8: „Es ist sehr wichtig, dass sich Lernende und Kursleiter auf die wichtigsten Kernideen und Aspekte einigen, die beim Übergang in die Praxis zu berücksichtigen sind.“
Die ethische Genehmigung wurde unter den Protokollnummern (MRC-01-22-117) und (HSK/PGR/UH/04728) eingeholt. Das Modell wurde in drei Simulationskursen für Intensivpflege getestet, um seine Anwendbarkeit und Praktikabilität zu evaluieren. Die Augenscheinvalidität des Modells wurde von einer Co-Design-Arbeitsgruppe (N = 18) und von Bildungsexperten in der Funktion als Ausbildungsleiter (N = 6) geprüft, um Probleme in Bezug auf Darstellung, Grammatik und Prozess zu beheben. Im Anschluss an die Augenscheinvalidität wurde die Inhaltsvalidität von erfahrenen Pflegepädagogen (N = 6) bestimmt, die vom American Nurses Credentialing Center (ANCC) zertifiziert waren und als Ausbildungsplaner fungierten, sowie von weiteren sechs Pflegepädagogen mit mehr als zehn Jahren Ausbildungs- und Lehrerfahrung. Die Beurteilung der Berufserfahrung erfolgte durch die Ausbildungsleiter (N = 6). Erfahrung in der Modellierung. Die Inhaltsvalidität wurde anhand des Content Validity Ratio (CVR) und des Content Validity Index (CVI) ermittelt. Zur Bestimmung des CVI wurde die Lawshe-Methode [52] und zur Bestimmung des CVR die Methode von Waltz und Bausell [53] verwendet. CVR-Projekte sind notwendig und nützlich, aber nicht zwingend erforderlich oder optional. Der CVI wird anhand einer vierstufigen Skala nach Relevanz, Einfachheit und Klarheit bewertet (1 = nicht relevant, 2 = eher relevant, 3 = relevant, 4 = sehr relevant). Nach Überprüfung der Augenscheinvalidität und Inhaltsvalidität wurden neben praktischen Workshops auch Einführungsveranstaltungen für die Lehrkräfte durchgeführt, die das Modell anwenden werden.
Die Arbeitsgruppe konnte ein Post-Simulations-RLC-Modell entwickeln und testen, um die klinischen Denkfähigkeiten während der Teilnahme an SBE auf Intensivstationen zu optimieren (Abbildungen 1, 2 und 3). CVR = 1,00, CVI = 1,00, was eine angemessene Augenscheinvalidität und Inhaltsvalidität widerspiegelt [52, 53].
Das Modell wurde für Gruppen-SBE entwickelt, in dem spannende und herausfordernde Szenarien für Teilnehmende mit gleichem oder unterschiedlichem Erfahrungsstand, Wissen und Dienstalter eingesetzt werden. Das RLC-Konzeptmodell wurde gemäß den INACSL-Standards für Flugsimulationsanalysen [36] entwickelt und ist lernerzentriert und selbsterklärend. Es enthält durchgerechnete Beispiele (Abbildungen 1, 2 und 3). Das Modell wurde gezielt in vier Phasen unterteilt, um den Modellierungsstandards zu entsprechen: Briefing, gefolgt von reflektierender Analyse/Synthese und abschließend Information und Zusammenfassung. Um eine mögliche kognitive Überlastung zu vermeiden, ist jede Phase des Modells bewusst als Voraussetzung für die nächste konzipiert [34].
Der Einfluss von Erfahrung und Gruppenharmonie auf die Teilnahme an RLC wurde bisher nicht untersucht [38]. Unter Berücksichtigung der praktischen Konzepte der Doppelschleife und der Theorie der kognitiven Überlastung in der Simulationspraxis [34, 37] ist zu beachten, dass die Teilnahme an Gruppensimulationen mit unterschiedlichen Erfahrungen und Leistungsniveaus der Teilnehmenden eine Herausforderung darstellt. Die Vernachlässigung von Informationsvolumen, -fluss und -struktur sowie die gleichzeitige Nutzung schneller und langsamer kognitiver Prozesse durch Schülerinnen und Schüler der Sekundarstufe I und II bergen das Risiko einer kognitiven Überlastung [18, 38, 46]. Diese Faktoren wurden bei der Entwicklung des RLC-Modells berücksichtigt, um unterentwickeltes und/oder suboptimales klinisches Denken zu vermeiden [18, 38]. Es ist wichtig zu beachten, dass die Durchführung von RLC mit unterschiedlichen Erfahrungs- und Kompetenzniveaus einen Dominanzeffekt bei den erfahrenen Teilnehmenden hervorrufen kann. Dies liegt daran, dass fortgeschrittene Teilnehmende dazu neigen, das Erlernen grundlegender Konzepte zu vermeiden, was für jüngere Teilnehmende entscheidend ist, um Metakognition zu entwickeln und in höhere Denk- und Argumentationsprozesse einzusteigen [38, 47]. Das RLC-Modell zielt darauf ab, erfahrene und jüngere Pflegekräfte durch wertschätzende Befragung und den Delta-Ansatz einzubinden [45, 46, 51]. Mithilfe dieser Methoden werden die Ansichten erfahrener und jüngerer Teilnehmender mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungsniveaus Punkt für Punkt präsentiert und anschließend vom Debriefing-Moderator und den Co-Moderatoren reflektiert diskutiert [45, 51]. Zusätzlich zu den Beiträgen der Simulationsteilnehmenden trägt der Debriefing-Facilitator seine Expertise bei, um sicherzustellen, dass alle gemeinsamen Beobachtungen jeden Lernmoment umfassend abdecken und so die Metakognition zur Optimierung des klinischen Denkens fördern [10].
Der Informationsfluss und die Lernstruktur des RLC-Modells werden durch einen systematischen, mehrstufigen Prozess gestaltet. Dies unterstützt die Moderatoren bei der Nachbesprechung und stellt sicher, dass jeder Teilnehmer in jeder Phase klar und selbstbewusst spricht, bevor die nächste Phase beginnt. Der Moderator kann reflektierende Diskussionen anstoßen, an denen sich alle Teilnehmer beteiligen, bis sich die Teilnehmer – unabhängig von ihrer Erfahrung und ihrem Können – auf die besten Vorgehensweisen für jeden Diskussionspunkt einigen, bevor der nächste Punkt behandelt wird [38]. Dieser Ansatz ermöglicht es erfahrenen und kompetenten Teilnehmern, ihre Beiträge/Beobachtungen einzubringen, während die Beiträge/Beobachtungen weniger erfahrener und kompetenter Teilnehmer bewertet und diskutiert werden [38]. Um dieses Ziel zu erreichen, stehen die Moderatoren jedoch vor der Herausforderung, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Diskussionen und Chancengleichheit für erfahrenere und weniger erfahrene Teilnehmer zu gewährleisten. Zu diesem Zweck wurde die Modellumfragemethodik gezielt auf Basis von Blooms Taxonomie entwickelt, die eine evaluative Umfrage mit der additiven/Delta-Methode kombiniert [45, 46, 51]. Durch den Einsatz dieser Techniken und das Vorliegen von Wissen und Verständnis der zentralen Fragestellungen/Reflexionsdiskussionen werden weniger erfahrene Teilnehmende zur aktiven Teilnahme an der Diskussion angeregt. Anschließend leitet die Moderation schrittweise zu einer höheren Ebene der Evaluation und Synthese der Fragen/Diskussionen über, in der beide Seiten – sowohl erfahrene als auch weniger erfahrene Teilnehmende – auf Grundlage ihrer Vorkenntnisse und ihrer Erfahrung mit klinischen Fertigkeiten oder simulierten Szenarien die gleichen Möglichkeiten zur Beteiligung haben. Dieser Ansatz ermöglicht es weniger erfahrenen Teilnehmenden, aktiv teilzunehmen und von den Erfahrungen erfahrenerer Teilnehmender sowie den Beiträgen der Moderation zu profitieren. Das Modell eignet sich nicht nur für SBE-Gruppen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungsniveaus der Teilnehmenden, sondern auch für Gruppen mit ähnlichen Fähigkeiten und Erfahrungsniveaus. Es wurde entwickelt, um einen reibungslosen und systematischen Übergang der Gruppe von der Wissensvermittlung hin zur Synthese und Evaluation zu fördern und so die Lernziele zu erreichen. Struktur und Prozesse des Modells sind darauf ausgelegt, Gruppen mit unterschiedlichen und gleichen Fähigkeiten und Erfahrungsniveaus zu modellieren.
Obwohl SBE im Gesundheitswesen in Kombination mit RLC zur Entwicklung des klinischen Denkens und der Kompetenz von Fachkräften eingesetzt wird [22, 30, 38], müssen relevante Faktoren wie die Komplexität der Fälle und das Risiko einer kognitiven Überlastung berücksichtigt werden, insbesondere wenn die Teilnehmenden in SBE-Szenarien hochkomplexe, kritisch kranke Patienten simulieren, die ein sofortiges Eingreifen und kritische Entscheidungen erfordern [2, 18, 37, 38, 47, 48]. Daher ist es wichtig, der Tendenz sowohl erfahrener als auch weniger erfahrener Teilnehmender Rechnung zu tragen, während der Teilnahme an SBE gleichzeitig zwischen analytischen und nicht-analytischen Denksystemen zu wechseln, und einen evidenzbasierten Ansatz zu etablieren, der es älteren und jüngeren Studierenden ermöglicht, aktiv am Lernprozess teilzunehmen. Das Modell wurde daher so konzipiert, dass die Kursleitung unabhängig von der Komplexität des simulierten Falls sicherstellen muss, dass die Kenntnisse und das Hintergrundverständnis aller Teilnehmenden zunächst abgedeckt und dann schrittweise und reflexiv weiterentwickelt werden, um Analyse, Synthese und Verständnis sowie die Bewertung zu fördern. Dies hilft jüngeren Schülern, ihr Wissen aufzubauen und zu festigen, und älteren Schülern, neues Wissen zu synthetisieren und zu entwickeln. Dadurch werden die Anforderungen an den Denkprozess erfüllt, wobei die Vorkenntnisse und Fähigkeiten jedes Teilnehmers berücksichtigt werden. Das Format trägt der Tendenz von Schülern der Sekundarstufe I und II Rechnung, gleichzeitig zwischen analytischem und nicht-analytischem Denken zu wechseln, und gewährleistet so die Optimierung des klinischen Denkens.
Darüber hinaus kann es für Simulationsleiter/Nachbesprechungsleiter schwierig sein, die Fähigkeiten zur Simulationsnachbesprechung zu beherrschen. Der Einsatz kognitiver Nachbesprechungsskripte gilt als wirksam, um den Wissenserwerb und die Verhaltenskompetenzen von Simulationsleitern im Vergleich zu solchen, die keine Skripte verwenden, zu verbessern [54]. Szenarien sind ein kognitives Werkzeug, das die Modellierungsarbeit von Lehrkräften erleichtern und die Nachbesprechungsfähigkeiten verbessern kann, insbesondere für Lehrkräfte, die ihre Nachbesprechungserfahrung noch festigen [55]. Dadurch wird eine höhere Benutzerfreundlichkeit erreicht und benutzerfreundliche Modelle werden entwickelt (Abbildung 2 und Abbildung 3).
Die parallele Integration von Plus/Delta-, wertschätzenden Umfrage- und Bloom'scher Taxonomie-Methoden wurde in den aktuell verfügbaren Simulationsanalyse- und angeleiteten Reflexionsmodellen bisher nicht berücksichtigt. Die Integration dieser Methoden unterstreicht die Innovation des RLC-Modells, in dem diese Methoden in einem einheitlichen Format zusammengeführt werden, um die klinische Urteilsfähigkeit und die Lernerorientierung zu optimieren. Medizinische Ausbilder können von der Modellierung von Gruppen-SBE mithilfe des RLC-Modells profitieren, um die klinischen Urteilsfähigkeiten der Teilnehmenden zu verbessern und zu optimieren. Die Szenarien des Modells können Ausbildern helfen, den Prozess der reflektierenden Nachbesprechung zu beherrschen und ihre Fähigkeiten zu stärken, um souveräne und kompetente Nachbesprechungsleiter zu werden.
SBE kann viele verschiedene Modalitäten und Techniken umfassen, darunter beispielsweise puppenbasiertes SBE, Aufgabensimulatoren, Patientensimulatoren, standardisierte Patienten sowie virtuelle und erweiterte Realität. Da die Berichterstattung ein wichtiges Modellierungskriterium darstellt, kann das simulierte RLC-Modell bei der Anwendung dieser Modalitäten als Berichtsmodell verwendet werden. Obwohl das Modell für die Pflege entwickelt wurde, birgt es Potenzial für den Einsatz in interprofessionellem SBE im Gesundheitswesen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit zukünftiger Forschungsinitiativen zur Erprobung des RLC-Modells für die interprofessionelle Ausbildung.
Entwicklung und Evaluation eines Post-Simulations-RLC-Modells für die Pflege in SBE-Intensivstationen. Eine zukünftige Evaluation/Validierung des Modells wird empfohlen, um dessen Generalisierbarkeit für den Einsatz in anderen Gesundheitsberufen und in interprofessionellen SBE-Projekten zu erhöhen.
Das Modell wurde von einer gemeinsamen Arbeitsgruppe auf Grundlage von Theorie und Konzept entwickelt. Um die Validität und Generalisierbarkeit des Modells zu verbessern, könnte zukünftig der Einsatz erweiterter Reliabilitätsmaße für vergleichende Studien erwogen werden.
Um Fehler in der Praxis zu minimieren, müssen Praktiker über effektive klinische Denkfähigkeiten verfügen, um sichere und angemessene klinische Entscheidungen zu treffen. Die Anwendung von SBE RLC als Debriefing-Technik fördert die Entwicklung von Wissen und praktischen Fertigkeiten, die für die Entwicklung klinischer Denkfähigkeiten notwendig sind. Die Multidimensionalität des klinischen Denkens, die mit Vorerfahrung und -konfrontation, veränderten Fähigkeiten, Informationsmenge und -fluss sowie der Komplexität von Simulationsszenarien zusammenhängt, unterstreicht jedoch die Bedeutung der Entwicklung von RLC-Modellen nach der Simulation, durch die klinisches Denken aktiv und effektiv umgesetzt werden kann. Die Vernachlässigung dieser Faktoren kann zu unterentwickelten und suboptimalen klinischen Denkfähigkeiten führen. Das RLC-Modell wurde entwickelt, um diese Faktoren zu berücksichtigen und das klinische Denken bei der Teilnahme an Gruppensimulationen zu optimieren. Um dieses Ziel zu erreichen, integriert das Modell gleichzeitig die Plus/Minus-Bewertung und die Anwendung der Bloomschen Taxonomie.
Die im Rahmen dieser Studie verwendeten und/oder analysierten Datensätze können auf Anfrage beim korrespondierenden Autor angefordert werden.
Daniel M, Rencic J, Durning SJ, Holmbo E, Santen SA, Lang W, Ratcliffe T, Gordon D, Heist B, Lubarski S, Estrada KA. Methoden zur Beurteilung des klinischen Denkens: Übersicht und Praxisempfehlungen. Academy of Medical Sciences. 2019;94(6):902–12.
Young ME, Thomas A., Lubarsky S., Gordon D., Gruppen LD, Rensich J., Ballard T., Holmboe E., Da Silva A., Ratcliffe T., Schuwirth L. Literaturvergleich zum klinischen Denken in verschiedenen Gesundheitsberufen: eine Übersichtsarbeit. BMC Medical Education. 2020;20(1):1–1.
Guerrero JG. Das Modell des pflegerischen Denkens: Kunst und Wissenschaft des klinischen Denkens, der Entscheidungsfindung und der Urteilsbildung in der Pflege. Open the nurse's journal. 2019;9(2):79–88.
Almomani E, Alraouch T, Saada O, Al Nsour A, Kamble M, Samuel J, Atallah K, Mustafa E. Reflektierender Lerndialog als klinische Lern- und Lehrmethode in der Intensivpflege. Qatar Medical Journal. 2020;2019;1(1):64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, de Faria RM, Maria JP, Schmidt HG. Wie profitieren Studierende von der Arbeit mit klinischen Fällen in ihren diagnostischen Fähigkeiten? Die Auswirkungen strukturierter Reflexion auf zukünftige Diagnosen derselben und neuer Erkrankungen. Academy of Medical Sciences. 2014;89(1):121–7.
Tutticci N, Theobald KA, Ramsbotham J, Johnston S. Untersuchung der Beobachterrollen und des klinischen Denkens in Simulationen: eine Übersichtsarbeit. Nurse Education Practice 2022 Jan 20: 103301.
Edwards I, Jones M, Carr J, Braunack-Meyer A, Jensen GM. Strategien des klinischen Denkens in der Physiotherapie. Physiotherapy. 2004;84(4):312–30.
Kuiper R, Pesut D, Kautz D. Förderung der Selbstregulation klinischer Denkfähigkeiten bei Medizinstudierenden. Open Journal Nurse 2009;3:76.
Levett-Jones T, Hoffman K, Dempsey J, Jeon SY, Noble D, Norton KA, Roche J, Hickey N. Die „Fünf Rechte“ des klinischen Denkens: Ein pädagogisches Modell zur Verbesserung der klinischen Kompetenz von Pflegestudierenden bei der Identifizierung und Behandlung von Risikopatienten. Nursing education today. 2010;30(6):515–20.
Brentnall J, Thackray D, Judd B. Beurteilung des klinischen Denkens von Medizinstudierenden in Praktikums- und Simulationssituationen: eine systematische Übersichtsarbeit. International Journal of Environmental Research, Public Health. 2022;19(2):936.
Chamberlain D, Pollock W, Fulbrook P. ACCCN-Standards für die Intensivpflege: Eine systematische Übersicht, Evidenzentwicklung und Bewertung. Emergency Australia. 2018;31(5):292–302.
Cunha LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. Unsicherheit im klinischen Denken in der postoperativen Versorgung: eine integrative Übersicht basierend auf Modellen der Unsicherheit in komplexen Gesundheitseinrichtungen. J Perioperative Nurse. 2022;35(2):e32–40.
Rivaz M, Tavakolinia M, Momennasab M. Das berufliche Arbeitsumfeld von Intensivpflegekräften und sein Zusammenhang mit Pflegeergebnissen: eine Strukturgleichungsmodellierungsstudie. Scand J Caring Sci. 2021;35(2):609–15.
Suvardianto H, Astuti VV, Kompetenz. Zeitschriftenaustausch für Krankenpflegestudierende auf der Intensivstation (JSCC). STRADA MAGAZINE Ilmia Kesehatan. 2020;9(2):686–93.
Liev B, Dejen Tilahun A, Kasyu T. Wissen, Einstellungen und Faktoren im Zusammenhang mit der körperlichen Untersuchung bei Intensivpflegekräften: eine multizentrische Querschnittsstudie. Research practice in critical care. 2020;9145105.
Sullivan J., Hugill K., A. Elraush TA, Mathias J., Alkhetimi MO. Pilotimplementierung eines Kompetenzrahmens für Krankenpfleger/innen und Hebammen im kulturellen Kontext eines Landes des Nahen Ostens. Nurse education practice. 2021;51:102969.
Wang MS, Thor E, Hudson JN. Prüfung der Validität des Antwortprozesses in Tests zur Konsistenz von Skripten: Ein Ansatz des lauten Denkens. International Journal of Medical Education. 2020;11:127.
Kang H, Kang HY. Die Auswirkungen von Simulationstraining auf klinisches Denkvermögen, klinische Kompetenz und Lernzufriedenheit. J Korea Academic and Industrial Cooperation Association. 2020;21(8):107–14.
Diekmann P, Thorgeirsen K, Kvindesland SA, Thomas L, Bushell W, Langley Ersdal H. Nutzung von Modellierung zur Vorbereitung und Verbesserung von Reaktionen auf Ausbrüche von Infektionskrankheiten wie COVID-19: Praktische Tipps und Ressourcen aus Norwegen, Dänemark und Großbritannien. Advanced modeling. 2020;5(1):1–0.
Liose L, Lopreiato J, Founder D, Chang TP, Robertson JM, Anderson M, Diaz DA, Spain AE (Hrsg.) und Arbeitsgruppe Terminologie und Konzepte, Wörterbuch der Modellierung im Gesundheitswesen – Zweite Auflage. Rockville, MD: Agency for Healthcare Research and Quality. Januar 2020: 20-0019.
Brooks A, Brachman S, Capralos B, Nakajima A, Tyerman J, Jain L, Salvetti F, Gardner R, Minehart R, Bertagni B. Erweiterte Realität für die Simulation im Gesundheitswesen. Neueste Fortschritte bei virtuellen Patiententechnologien für ein inklusives Wohlbefinden. Gamification and simulation. 2020;196:103–40.
Alamrani MH, Alammal KA, Alqahtani SS, Salem OA. Ein Vergleich der Auswirkungen von Simulationen und traditionellen Lehrmethoden auf kritisches Denken und Selbstvertrauen bei Pflegestudierenden. J Nursing Research Center. 2018;26(3):152–7.
Kiernan LK. Beurteilung von Fähigkeiten und Selbstvertrauen mithilfe von Simulationstechniken. Care. 2018;48(10):45.
Veröffentlichungsdatum: 08.01.2024