সিমুলেটেড ডিব্রিফিংয়ের জন্য প্রতিফলিত শিক্ষার একটি কথোপকথনমূলক মডেল: সহযোগিতামূলক নকশা এবং উদ্ভাবন প্রক্রিয়া |বিএমসি মেডিকেল শিক্ষা

উপযুক্ত, নিরাপদ ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত নিতে এবং অনুশীলনের ত্রুটিগুলি এড়াতে অনুশীলনকারীদের অবশ্যই কার্যকর ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা থাকতে হবে।দুর্বলভাবে বিকশিত ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা রোগীর নিরাপত্তার সাথে আপস করতে পারে এবং যত্ন বা চিকিত্সা বিলম্বিত করতে পারে, বিশেষ করে নিবিড় পরিচর্যা এবং জরুরী বিভাগে।সিমুলেশন-ভিত্তিক প্রশিক্ষণ রোগীর নিরাপত্তা বজায় রেখে ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা বিকাশের জন্য একটি ডিব্রিফিং পদ্ধতি হিসাবে সিমুলেশন অনুসরণ করে প্রতিফলিত শেখার কথোপকথন ব্যবহার করে।যাইহোক, ক্লিনিকাল যুক্তির বহুমাত্রিক প্রকৃতির কারণে, জ্ঞানীয় ওভারলোডের সম্ভাব্য ঝুঁকি, এবং উন্নত এবং জুনিয়র সিমুলেশন অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা বিশ্লেষণাত্মক (হাইপোথেটিকো-ডিডাক্টিভ) এবং অ-বিশ্লেষণমূলক (স্বজ্ঞাত) ক্লিনিকাল যুক্তি প্রক্রিয়াগুলির পার্থক্যমূলক ব্যবহার, এটি গুরুত্বপূর্ণ। অভিজ্ঞতা, ক্ষমতা, তথ্যের প্রবাহ এবং আয়তনের সাথে সম্পর্কিত বিষয়গুলি এবং ডিব্রীফিং পদ্ধতি হিসাবে সিমুলেশনের পরে গ্রুপ প্রতিফলিত শেখার কথোপকথনে জড়িত হয়ে ক্লিনিকাল যুক্তিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য কেস জটিলতা বিবেচনা করুন।আমাদের লক্ষ্য হল পোস্ট-সিমুলেশন রিফ্লেক্টিভ লার্নিং ডায়ালগের একটি মডেলের উন্নয়ন বর্ণনা করা যা ক্লিনিকাল রিজনিং অপ্টিমাইজেশানের অর্জনকে প্রভাবিত করে এমন একাধিক কারণ বিবেচনা করে।
চিকিত্সক, নার্স, গবেষক, শিক্ষাবিদ এবং রোগীর প্রতিনিধিদের সমন্বয়ে গঠিত একটি কো-ডিজাইন ওয়ার্কিং গ্রুপ (N = 18), সিমুলেশনটি ডিব্রিফ করার জন্য একটি পোস্ট-সিমুলেশন রিফ্লেক্টিভ লার্নিং ডায়ালগ মডেল সহ-বিকাশ করার জন্য ধারাবাহিক কর্মশালার মাধ্যমে সহযোগিতা করেছে।কো-ডিজাইন ওয়ার্কিং গ্রুপ একটি তাত্ত্বিক এবং ধারণাগত প্রক্রিয়া এবং মাল্টি-ফেজ পিয়ার পর্যালোচনার মাধ্যমে মডেলটি তৈরি করেছে।প্লাস/মাইনাস মূল্যায়ন গবেষণা এবং ব্লুমের শ্রেণীকরণের সমান্তরাল একীকরণ সিমুলেশন কার্যক্রমে অংশগ্রহণ করার সময় সিমুলেশন অংশগ্রহণকারীদের ক্লিনিকাল যুক্তিকে অপ্টিমাইজ করে বলে মনে করা হয়।কন্টেন্ট ভ্যালিডিটি ইনডেক্স (CVI) এবং কন্টেন্ট ভ্যালিডিটি রেশিও (CVR) পদ্ধতিগুলি মডেলের মুখের বৈধতা এবং বিষয়বস্তুর বৈধতা প্রতিষ্ঠা করতে ব্যবহৃত হয়েছিল।
একটি পোস্ট-সিমুলেশন রিফ্লেক্টিভ লার্নিং ডায়ালগ মডেল তৈরি এবং পরীক্ষা করা হয়েছিল।মডেলটি কাজ করা উদাহরণ এবং স্ক্রিপ্টিং নির্দেশিকা দ্বারা সমর্থিত।মডেলের মুখ এবং বিষয়বস্তুর বৈধতা মূল্যায়ন এবং নিশ্চিত করা হয়েছিল।
নতুন কো-ডিজাইন মডেলটি বিভিন্ন মডেলিং অংশগ্রহণকারীদের দক্ষতা এবং ক্ষমতা, তথ্যের প্রবাহ এবং আয়তন এবং মডেলিং কেসের জটিলতা বিবেচনায় নিয়ে তৈরি করা হয়েছিল।গ্রুপ সিমুলেশন কার্যক্রমে অংশগ্রহণ করার সময় এই কারণগুলি ক্লিনিকাল যুক্তিকে অপ্টিমাইজ করে বলে মনে করা হয়।
ক্লিনিকাল যুক্তিকে স্বাস্থ্য পরিচর্যায় ক্লিনিকাল অনুশীলনের ভিত্তি হিসাবে বিবেচনা করা হয় [1, 2] এবং ক্লিনিকাল দক্ষতার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান [1, 3, 4]।এটি একটি প্রতিফলিত প্রক্রিয়া যা অনুশীলনকারীরা তাদের সম্মুখীন প্রতিটি ক্লিনিকাল পরিস্থিতির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত হস্তক্ষেপ সনাক্ত করতে এবং বাস্তবায়ন করতে ব্যবহার করে [5, 6]।ক্লিনিকাল যুক্তিকে একটি জটিল জ্ঞানীয় প্রক্রিয়া হিসাবে বর্ণনা করা হয় যা একটি রোগীর সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করতে, সেই তথ্যের গুরুত্ব মূল্যায়ন এবং বিকল্প কর্মের মান নির্ধারণ করতে আনুষ্ঠানিক এবং অনানুষ্ঠানিক চিন্তা কৌশল ব্যবহার করে [7, 8]।এটি সঠিক সময়ে এবং সঠিক কারণের জন্য সঠিক রোগীর জন্য সঠিক পদক্ষেপ নেওয়ার জন্য সূত্র সংগ্রহ, তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং রোগীর সমস্যা বোঝার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে [9, 10]।
সমস্ত স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা উচ্চ অনিশ্চয়তার পরিস্থিতিতে জটিল সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রয়োজনীয়তার মুখোমুখি হন [১১]।গুরুতর যত্ন এবং জরুরী যত্ন অনুশীলনে, ক্লিনিকাল পরিস্থিতি এবং জরুরী অবস্থা দেখা দেয় যেখানে তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়া এবং হস্তক্ষেপ জীবন বাঁচাতে এবং রোগীর সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ [12]।দুর্বল ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা এবং সমালোচনামূলক যত্ন অনুশীলনে দক্ষতা ক্লিনিকাল ত্রুটির উচ্চ হার, যত্ন বা চিকিত্সার বিলম্ব [১৩] এবং রোগীর সুরক্ষার ঝুঁকির সাথে যুক্ত [১৪,১৫,১৬]।ব্যবহারিক ত্রুটিগুলি এড়াতে, অনুশীলনকারীদের অবশ্যই দক্ষ হতে হবে এবং নিরাপদ এবং উপযুক্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য কার্যকর ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা থাকতে হবে [16, 17, 18]।অ-বিশ্লেষণমূলক (স্বজ্ঞাত) যুক্তি প্রক্রিয়াটি পেশাদার অনুশীলনকারীদের দ্বারা পছন্দ করা দ্রুত প্রক্রিয়া।বিপরীতে, বিশ্লেষণাত্মক (হাইপোথেটিকো-ডিডাক্টিভ) যুক্তি প্রক্রিয়াগুলি সহজাতভাবে ধীর, আরও ইচ্ছাকৃত, এবং প্রায়শই কম অভিজ্ঞ অনুশীলনকারীদের দ্বারা ব্যবহৃত হয় [2, 19, 20]।স্বাস্থ্যসেবা ক্লিনিকাল পরিবেশের জটিলতা এবং অনুশীলন ত্রুটির সম্ভাব্য ঝুঁকির পরিপ্রেক্ষিতে [14,15,16], সিমুলেশন-ভিত্তিক শিক্ষা (SBE) প্রায়শই অনুশীলনকারীদের দক্ষতা এবং ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা বিকাশের সুযোগ প্রদান করতে ব্যবহৃত হয়।নিরাপদ পরিবেশ এবং রোগীর নিরাপত্তা বজায় রাখার সময় বিভিন্ন চ্যালেঞ্জিং ক্ষেত্রে এক্সপোজার [21, 22, 23, 24]।
সোসাইটি ফর সিমুলেশন ইন হেলথ (এসএসএইচ) সিমুলেশনকে "এমন একটি প্রযুক্তি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে যা এমন একটি পরিস্থিতি বা পরিবেশ তৈরি করে যেখানে লোকেরা অনুশীলন, প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন, পরীক্ষা, বা মানবিক সিস্টেম সম্পর্কে বোঝার জন্য বাস্তব জীবনের ঘটনাগুলির উপস্থাপনা অনুভব করে। আচরণ।"[২৩] সুগঠিত সিমুলেশন সেশনগুলি অংশগ্রহণকারীদের এমন পরিস্থিতিতে নিজেকে নিমজ্জিত করার সুযোগ দেয় যা ক্লিনিকাল পরিস্থিতির অনুকরণ করে নিরাপত্তা ঝুঁকি [২৪,২৫] হ্রাস করে এবং লক্ষ্যযুক্ত শিক্ষার সুযোগের মাধ্যমে ক্লিনিকাল যুক্তি অনুশীলন করে [২১,২৪,২৬,২৭,২৮] এসবিই ফিল্ড ক্লিনিকাল অভিজ্ঞতা বাড়ায়, শিক্ষার্থীদের ক্লিনিকাল অভিজ্ঞতার সাথে প্রকাশ করে যা তারা প্রকৃত রোগীর যত্ন সেটিংসে অভিজ্ঞতা নাও থাকতে পারে [24, 29]।এটি একটি হুমকিহীন, দোষমুক্ত, তত্ত্বাবধানে, নিরাপদ, কম ঝুঁকিপূর্ণ শিক্ষার পরিবেশ।এটি জ্ঞান, ক্লিনিকাল দক্ষতা, ক্ষমতা, সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং ক্লিনিকাল যুক্তি [22,29,30,31] এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের একটি পরিস্থিতির মানসিক চাপ কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করতে পারে, যার ফলে শেখার ক্ষমতার উন্নতি হয় [22, 27, 28] ., 30, 32]।
SBE এর মাধ্যমে ক্লিনিকাল যুক্তি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের দক্ষতার কার্যকর বিকাশকে সমর্থন করার জন্য, পোস্ট-সিমুলেশন ডিব্রিফিং প্রক্রিয়ার নকশা, টেমপ্লেট এবং কাঠামোর দিকে মনোযোগ দিতে হবে [24, 33, 34, 35]।পোস্ট-সিমুলেশন রিফ্লেক্টিভ লার্নিং কথোপকথন (RLC) একটি ডিব্রীফিং কৌশল হিসাবে অংশগ্রহণকারীদের প্রতিফলিত করতে, ক্রিয়া ব্যাখ্যা করতে এবং দলগত কাজের পরিপ্রেক্ষিতে সমবয়সীদের সমর্থন এবং গ্রুপথিঙ্কের শক্তিকে কাজে লাগাতে সাহায্য করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল [32, 33, 36]।গ্রুপ RLCs ব্যবহার অনুন্নত ক্লিনিকাল যুক্তির সম্ভাব্য ঝুঁকি বহন করে, বিশেষ করে অংশগ্রহণকারীদের বিভিন্ন ক্ষমতা এবং জ্যেষ্ঠতার স্তরের সাথে সম্পর্কিত।দ্বৈত প্রক্রিয়া মডেলটি ক্লিনিকাল যুক্তির বহুমাত্রিক প্রকৃতি এবং সিনিয়র অনুশীলনকারীদের বিশ্লেষণাত্মক (অনুমানিক-ডিডাক্টিভ) যুক্তি প্রক্রিয়া এবং জুনিয়র অনুশীলনকারীদের অ-বিশ্লেষণমূলক (স্বজ্ঞাত) যুক্তি প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করার প্রবণতার মধ্যে পার্থক্য বর্ণনা করে [৩৪, ৩৭]।]।এই দ্বৈত যুক্তি প্রক্রিয়াগুলি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে সর্বোত্তম যুক্তি প্রক্রিয়াগুলিকে মানিয়ে নেওয়ার চ্যালেঞ্জ জড়িত, এবং একই মডেলিং গ্রুপে সিনিয়র এবং জুনিয়র অংশগ্রহণকারীরা থাকলে বিশ্লেষণাত্মক এবং অ-বিশ্লেষণমূলক পদ্ধতিগুলি কীভাবে কার্যকরভাবে ব্যবহার করা যায় তা অস্পষ্ট এবং বিতর্কিত।বিভিন্ন ক্ষমতা এবং অভিজ্ঞতার স্তরের উচ্চ বিদ্যালয় এবং জুনিয়র উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীরা বিভিন্ন জটিলতার সিমুলেশন পরিস্থিতিতে অংশগ্রহণ করে [34, 37]।ক্লিনিকাল যুক্তির বহুমাত্রিক প্রকৃতি অনুন্নত ক্লিনিকাল যুক্তি এবং জ্ঞানীয় ওভারলোডের সম্ভাব্য ঝুঁকির সাথে যুক্ত, বিশেষ করে যখন অনুশীলনকারীরা বিভিন্ন কেস জটিলতা এবং জ্যেষ্ঠতার মাত্রা সহ গ্রুপ SBE-তে অংশগ্রহণ করে [38]।এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে যদিও RLC ব্যবহার করে অনেকগুলি ডিব্রিফিং মডেল রয়েছে, তবে এই মডেলগুলির কোনওটিই ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতার বিকাশের উপর একটি নির্দিষ্ট ফোকাস দিয়ে ডিজাইন করা হয়নি, অভিজ্ঞতা, যোগ্যতা, প্রবাহ এবং তথ্যের পরিমাণকে বিবেচনা করে এবং মডেলিং জটিলতা কারণগুলি [38]।]।, 39]।এই সমস্তগুলির জন্য একটি কাঠামোগত মডেলের বিকাশ প্রয়োজন যা ক্লিনিকাল যুক্তিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য বিভিন্ন অবদান এবং প্রভাবিতকারী কারণগুলিকে বিবেচনা করে, যখন পোস্ট-সিমুলেশন RLC একটি রিপোর্টিং পদ্ধতি হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করে।আমরা একটি পোস্ট-সিমুলেশন RLC এর সহযোগিতামূলক নকশা এবং বিকাশের জন্য একটি তাত্ত্বিক এবং ধারণাগতভাবে চালিত প্রক্রিয়া বর্ণনা করি।SBE-তে অংশগ্রহণের সময় ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি মডেল তৈরি করা হয়েছিল, অপ্টিমাইজড ক্লিনিকাল রিজনিং ডেভেলপমেন্ট অর্জনের জন্য বিস্তৃত সুবিধা এবং প্রভাবিত করার কারণগুলি বিবেচনা করে।
RLC পোস্ট-সিমুলেশন মডেলটি বিদ্যমান মডেল এবং ক্লিনিকাল যুক্তি, প্রতিফলিত শিক্ষা, শিক্ষা এবং সিমুলেশনের তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে সহযোগিতামূলকভাবে তৈরি করা হয়েছিল।যৌথভাবে মডেলটি বিকাশের জন্য, একটি সহযোগী ওয়ার্কিং গ্রুপ (N = 18) গঠিত হয়েছিল, যার মধ্যে 10 জন নিবিড় পরিচর্যার নার্স, একজন ইনটেনসিভিস্ট, এবং বিভিন্ন স্তর, অভিজ্ঞতা এবং লিঙ্গের পূর্বে হাসপাতালে ভর্তি রোগীদের তিনজন প্রতিনিধি।একটি নিবিড় পরিচর্যা ইউনিট, 2 জন গবেষণা সহকারী এবং 2 জন সিনিয়র নার্স শিক্ষাবিদ।এই কো-ডিজাইন উদ্ভাবনটি স্বাস্থ্যসেবাতে বাস্তব-বিশ্বের অভিজ্ঞতা সহ স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে সহকর্মী সহযোগিতার মাধ্যমে ডিজাইন করা হয়েছে, হয় প্রস্তাবিত মডেলের উন্নয়নে জড়িত স্বাস্থ্যসেবা পেশাদাররা বা রোগীদের মতো অন্যান্য স্টেকহোল্ডাররা [40,41,42]।সহ-ডিজাইন প্রক্রিয়ায় রোগীর প্রতিনিধিদের অন্তর্ভুক্ত করা প্রক্রিয়াটিতে আরও মূল্য যোগ করতে পারে, কারণ প্রোগ্রামের চূড়ান্ত লক্ষ্য রোগীর যত্ন এবং সুরক্ষা উন্নত করা [৪৩]।
ওয়ার্কিং গ্রুপটি মডেলের গঠন, প্রক্রিয়া এবং বিষয়বস্তু বিকাশের জন্য ছয়টি 2-4 ঘন্টা কর্মশালা পরিচালনা করে।কর্মশালায় আলোচনা, অনুশীলন এবং সিমুলেশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।মডেলের উপাদানগুলি প্রমাণ-ভিত্তিক সংস্থান, মডেল, তত্ত্ব এবং কাঠামোর একটি পরিসরের উপর ভিত্তি করে।এর মধ্যে রয়েছে: গঠনবাদী শেখার তত্ত্ব [৪৪], দ্বৈত লুপ ধারণা [৩৭], ক্লিনিক্যাল রিজনিং লুপ [১০], প্রশংসামূলক অনুসন্ধান (এআই) পদ্ধতি [৪৫], এবং রিপোর্টিং প্লাস/ডেল্টা পদ্ধতি [৪৬]।ক্লিনিকাল এবং সিমুলেশন শিক্ষার জন্য ইন্টারন্যাশনাল নার্সেস অ্যাসোসিয়েশনের INACSL ডিব্রিফিং প্রসেস স্ট্যান্ডার্ডের উপর ভিত্তি করে মডেলটি সহযোগিতামূলকভাবে তৈরি করা হয়েছিল [৩৬] এবং একটি স্ব-ব্যাখ্যামূলক মডেল তৈরি করার জন্য কাজের উদাহরণগুলির সাথে মিলিত হয়েছিল।মডেলটি চারটি ধাপে তৈরি করা হয়েছিল: সিমুলেশনের পর প্রতিফলিত শেখার সংলাপের জন্য প্রস্তুতি, প্রতিফলিত শেখার সংলাপের সূচনা, বিশ্লেষণ/প্রতিফলন এবং ডিব্রিফিং (চিত্র 1)।প্রতিটি পর্যায়ের বিস্তারিত নিচে আলোচনা করা হয়েছে।
মডেলের প্রস্তুতিমূলক পর্যায়টি পরবর্তী পর্যায়ে অংশগ্রহণকারীদের মনস্তাত্ত্বিকভাবে প্রস্তুত করার জন্য এবং মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা নিশ্চিত করার সময় তাদের সক্রিয় অংশগ্রহণ এবং বিনিয়োগ বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে [36, 47]।এই পর্যায়ে উদ্দেশ্য এবং উদ্দেশ্য একটি ভূমিকা অন্তর্ভুক্ত;RLC এর প্রত্যাশিত সময়কাল;RLC চলাকালীন সুবিধাকারী এবং অংশগ্রহণকারীদের প্রত্যাশা;সাইট ওরিয়েন্টেশন এবং সিমুলেশন সেটআপ;শেখার পরিবেশে গোপনীয়তা নিশ্চিত করা এবং মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা বৃদ্ধি ও উন্নত করা।কো-ডিজাইন ওয়ার্কিং গ্রুপ থেকে নিম্নলিখিত প্রতিনিধি প্রতিক্রিয়া RLC মডেলের প্রাক-উন্নয়ন পর্বের সময় বিবেচনা করা হয়েছিল।অংশগ্রহণকারী 7: "একজন প্রাথমিক যত্ন নার্স অনুশীলনকারী হিসাবে, যদি আমি একটি দৃশ্যের প্রেক্ষাপট ছাড়াই একটি সিমুলেশনে অংশগ্রহণ করতাম এবং বয়স্ক প্রাপ্তবয়স্করা উপস্থিত থাকতাম, আমি সম্ভবত পোস্ট-সিমুলেশন কথোপকথনে অংশগ্রহণ করা এড়াতে পারতাম যদি না আমি অনুভব করি যে আমার মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা হচ্ছে সম্মানিতএবং যে আমি সিমুলেশনের পরে কথোপকথনে অংশগ্রহণ করা এড়াব।"সুরক্ষিত থাকুন এবং কোন পরিণতি হবে না।"অংশগ্রহণকারী 4: “আমি বিশ্বাস করি যে ফোকাস করা এবং প্রাথমিক নিয়ম প্রতিষ্ঠা করা সিমুলেশনের পরে শিক্ষার্থীদের সাহায্য করবে।প্রতিফলিত শেখার কথোপকথনে সক্রিয় অংশগ্রহণ।
RLC মডেলের প্রাথমিক পর্যায়ে অংশগ্রহণকারীর অনুভূতিগুলি অন্বেষণ করা, অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াগুলি বর্ণনা করা এবং পরিস্থিতি নির্ণয় করা এবং অংশগ্রহণকারীর ইতিবাচক এবং নেতিবাচক অভিজ্ঞতার তালিকা করা, কিন্তু বিশ্লেষণ নয়।এই পর্যায়ে মডেলটি প্রার্থীদের স্ব- এবং কার্য-ভিত্তিক হতে উত্সাহিত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, পাশাপাশি গভীরভাবে বিশ্লেষণ এবং গভীরভাবে প্রতিফলনের জন্য মানসিকভাবে প্রস্তুত করা হয়েছে [24, 36]।লক্ষ্য হল জ্ঞানীয় ওভারলোডের সম্ভাব্য ঝুঁকি হ্রাস করা [৪৮], বিশেষ করে যারা মডেলিংয়ের বিষয়ে নতুন এবং দক্ষতা/বিষয়টির সাথে পূর্ববর্তী ক্লিনিকাল অভিজ্ঞতা নেই [৪৯]।অংশগ্রহণকারীদের সিমুলেটেড কেসটি সংক্ষিপ্তভাবে বর্ণনা করতে এবং ডায়াগনস্টিক সুপারিশ করতে বলা ফ্যাসিলিটেটরকে নিশ্চিত করতে সাহায্য করবে যে বর্ধিত বিশ্লেষণ/প্রতিফলন পর্বে যাওয়ার আগে গ্রুপের ছাত্রদের কেসের একটি মৌলিক এবং সাধারণ ধারণা রয়েছে।উপরন্তু, এই পর্যায়ে অংশগ্রহণকারীদের সিমুলেটেড পরিস্থিতিতে তাদের অনুভূতি ভাগ করে নেওয়ার জন্য আমন্ত্রণ জানানো তাদের পরিস্থিতির মানসিক চাপ কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করবে, যার ফলে শেখার উন্নতি হবে [24, 36]।সংবেদনশীল সমস্যাগুলিকে মোকাবেলা করা RLC ফ্যাসিলিটেটরকে বুঝতে সাহায্য করবে যে কীভাবে অংশগ্রহণকারীদের অনুভূতি ব্যক্তি এবং গোষ্ঠীর কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে এবং এটি প্রতিফলন/বিশ্লেষণ পর্বের সময় সমালোচনামূলকভাবে আলোচনা করা যেতে পারে।প্লাস/ডেল্টা পদ্ধতিটি প্রতিফলন/বিশ্লেষণ পর্বের জন্য একটি প্রস্তুতিমূলক এবং সিদ্ধান্তমূলক পদক্ষেপ হিসাবে মডেলের এই পর্যায়ে তৈরি করা হয়েছে [46]।প্লাস/ডেল্টা পদ্ধতি ব্যবহার করে, অংশগ্রহণকারী এবং শিক্ষার্থী উভয়ই তাদের পর্যবেক্ষণ, অনুভূতি এবং সিমুলেশনের অভিজ্ঞতাগুলি প্রক্রিয়া/তালিকাবদ্ধ করতে পারে, যা মডেলের প্রতিফলন/বিশ্লেষণ পর্বের সময় বিন্দু বিন্দু আলোচনা করা যেতে পারে [৪৬]।এটি অংশগ্রহণকারীদের ক্লিনিকাল যুক্তি [24, 48, 49] অপ্টিমাইজ করার লক্ষ্যযুক্ত এবং অগ্রাধিকারমূলক শেখার সুযোগের মাধ্যমে একটি মেটাকগনিটিভ অবস্থা অর্জন করতে সহায়তা করবে।RLC মডেলের প্রাথমিক বিকাশের সময় সহ-ডিজাইন ওয়ার্কিং গ্রুপের নিম্নলিখিত প্রতিনিধি প্রতিক্রিয়াগুলি বিবেচনা করা হয়েছিল।অংশগ্রহণকারী 2: "আমি মনে করি যে একজন রোগী হিসাবে যিনি আগে আইসিইউতে ভর্তি হয়েছেন, আমাদের অনুকরণ করা শিক্ষার্থীদের অনুভূতি এবং আবেগ বিবেচনা করা দরকার।আমি এই সমস্যাটি উত্থাপন করছি কারণ আমার ভর্তির সময় আমি উচ্চ স্তরের চাপ এবং উদ্বেগ লক্ষ্য করেছি, বিশেষ করে সমালোচনামূলক যত্ন অনুশীলনকারীদের মধ্যে।এবং জরুরী পরিস্থিতিতে।এই মডেলটি অবশ্যই অভিজ্ঞতার অনুকরণের সাথে যুক্ত চাপ এবং আবেগকে বিবেচনায় নিতে হবে।"অংশগ্রহণকারী 16: “আমার জন্য একজন শিক্ষক হিসাবে, আমি প্লাস/ডেল্টা পদ্ধতি ব্যবহার করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করি যাতে শিক্ষার্থীরা সিমুলেশন পরিস্থিতিতে তাদের সম্মুখীন হওয়া ভাল জিনিস এবং প্রয়োজনগুলি উল্লেখ করে সক্রিয়ভাবে অংশগ্রহণ করতে উৎসাহিত হয়।উন্নতির জন্য এলাকাসমূহ."
যদিও মডেলের পূর্ববর্তী পর্যায়গুলি সমালোচনামূলক, তবুও ক্লিনিকাল যুক্তির অপ্টিমাইজেশন অর্জনের জন্য বিশ্লেষণ/প্রতিফলন পর্যায়টি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।এটি উন্নত বিশ্লেষণ/সংশ্লেষণ এবং ক্লিনিকাল অভিজ্ঞতা, দক্ষতা, এবং মডেল করা বিষয়গুলির প্রভাবের উপর ভিত্তি করে গভীর বিশ্লেষণ প্রদানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে;RLC প্রক্রিয়া এবং গঠন;জ্ঞানীয় ওভারলোড এড়াতে প্রদত্ত তথ্যের পরিমাণ;প্রতিফলিত প্রশ্নের কার্যকর ব্যবহার।শিক্ষার্থী-কেন্দ্রিক এবং সক্রিয় শিক্ষা অর্জনের পদ্ধতি।এই মুহুর্তে, ক্লিনিকাল অভিজ্ঞতা এবং সিমুলেশন বিষয়গুলির সাথে পরিচিতি বিভিন্ন স্তরের অভিজ্ঞতা এবং দক্ষতার সাথে মিটমাট করার জন্য তিনটি ভাগে বিভক্ত: প্রথম: কোনও পূর্ববর্তী ক্লিনিকাল পেশাদার অভিজ্ঞতা নেই/সিমুলেশন বিষয়গুলির কোনও পূর্ববর্তী এক্সপোজার নেই, দ্বিতীয়: ক্লিনিকাল পেশাদার অভিজ্ঞতা, জ্ঞান এবং দক্ষতা/ কোনটিমডেলিং বিষয় পূর্ববর্তী এক্সপোজার.তৃতীয়: ক্লিনিকাল পেশাদার অভিজ্ঞতা, জ্ঞান এবং দক্ষতা।মডেলিং বিষয়ের পেশাদার/পূর্ববর্তী এক্সপোজার।একই গোষ্ঠীর মধ্যে বিভিন্ন অভিজ্ঞতা এবং দক্ষতার স্তরের লোকেদের চাহিদা মিটমাট করার জন্য শ্রেণীবিভাগ করা হয়, যার ফলে কম অভিজ্ঞ অনুশীলনকারীদের বিশ্লেষণাত্মক যুক্তি ব্যবহার করার প্রবণতাকে আরও অভিজ্ঞ অনুশীলনকারীদের অ-বিশ্লেষণমূলক যুক্তি দক্ষতা ব্যবহার করার প্রবণতার সাথে ভারসাম্য বজায় রাখা হয় [19, 20, 34]।, 37]।RLC প্রক্রিয়াটি ক্লিনিকাল যুক্তি চক্র [10], প্রতিফলিত মডেলিং কাঠামো [47] এবং অভিজ্ঞতামূলক শিক্ষা তত্ত্ব [50] এর চারপাশে গঠন করা হয়েছিল।এটি বেশ কয়েকটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে অর্জন করা হয়: ব্যাখ্যা, পার্থক্য, যোগাযোগ, অনুমান এবং সংশ্লেষণ।
জ্ঞানীয় ওভারলোড এড়াতে, আত্মবিশ্বাস অর্জনের জন্য অংশগ্রহণকারীদের প্রতিফলন, বিশ্লেষণ এবং সংশ্লেষণ করার জন্য পর্যাপ্ত সময় এবং সুযোগ সহ একটি শিক্ষার্থী-কেন্দ্রিক এবং প্রতিফলিত কথা বলার প্রক্রিয়াকে প্রচার করা বিবেচনা করা হয়েছিল।RLC চলাকালীন জ্ঞানীয় প্রক্রিয়াগুলি ডাবল-লুপ ফ্রেমওয়ার্ক [37] এবং জ্ঞানীয় লোড তত্ত্ব [48] এর উপর ভিত্তি করে একত্রীকরণ, নিশ্চিতকরণ, আকৃতি এবং একত্রীকরণ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সম্বোধন করা হয়।একটি স্ট্রাকচার্ড কথোপকথন প্রক্রিয়া থাকা এবং প্রতিফলনের জন্য পর্যাপ্ত সময় দেওয়া, অভিজ্ঞ এবং অনভিজ্ঞ উভয় অংশগ্রহণকারীদের বিবেচনায় রেখে, জ্ঞানীয় লোডের সম্ভাব্য ঝুঁকি হ্রাস করবে, বিশেষ করে জটিল সিমুলেশনে বিভিন্ন পূর্ব অভিজ্ঞতা, এক্সপোজার এবং অংশগ্রহণকারীদের দক্ষতার মাত্রা।দৃশ্যের পর।মডেলের প্রতিফলিত প্রশ্ন করার কৌশলটি ব্লুমের ট্যাক্সোনমিক মডেল [৫১] এবং প্রশংসামূলক অনুসন্ধান (এআই) পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে [৪৫], যেখানে মডেলিং ফ্যাসিলিটেটর ধাপে ধাপে, সক্রেটিক এবং প্রতিফলিত পদ্ধতিতে বিষয়ের কাছে যান।জ্ঞান ভিত্তিক প্রশ্ন দিয়ে শুরু করে প্রশ্ন করুন।এবং যুক্তির সাথে সম্পর্কিত দক্ষতা এবং সমস্যাগুলি সমাধান করা।এই প্রশ্ন করার কৌশলটি জ্ঞানীয় ওভারলোডের কম ঝুঁকি সহ সক্রিয় অংশগ্রহণকারীদের অংশগ্রহণ এবং প্রগতিশীল চিন্তাভাবনাকে উত্সাহিত করে ক্লিনিকাল যুক্তির অপ্টিমাইজেশনকে উন্নত করবে।RLC মডেল বিকাশের বিশ্লেষণ/প্রতিফলন পর্বের সময় সহ-ডিজাইন ওয়ার্কিং গ্রুপের নিম্নলিখিত প্রতিনিধি প্রতিক্রিয়াগুলি বিবেচনা করা হয়েছিল।অংশগ্রহণকারী 13: “জ্ঞানগত ওভারলোড এড়ানোর জন্য, পোস্ট-সিমুলেশন শেখার কথোপকথনে জড়িত থাকার সময় আমাদের তথ্যের পরিমাণ এবং প্রবাহ বিবেচনা করতে হবে এবং এটি করার জন্য, আমি মনে করি ছাত্রদের প্রতিফলিত করার জন্য এবং মৌলিক বিষয়গুলি দিয়ে শুরু করার জন্য যথেষ্ট সময় দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ। .জ্ঞান.কথোপকথন এবং দক্ষতা শুরু করে, তারপর মেটাকগনিশন অর্জনের জন্য জ্ঞান এবং দক্ষতার উচ্চ স্তরে চলে যায়।"অংশগ্রহণকারী 9: "আমি দৃঢ়ভাবে বিশ্বাস করি যে প্রশংসামূলক অনুসন্ধান (AI) কৌশলগুলি ব্যবহার করে প্রশ্ন করার পদ্ধতি এবং ব্লুমের শ্রেণীবিন্যাস মডেল ব্যবহার করে প্রতিফলিত প্রশ্নগুলি জ্ঞানীয় ওভারলোডের ঝুঁকির সম্ভাবনা হ্রাস করার সাথে সাথে সক্রিয় শিক্ষা এবং শিক্ষার্থী-কেন্দ্রিকতাকে উন্নীত করবে।"মডেলের ডিব্রিফিং পর্বের লক্ষ্য হল RLC এর সময় উত্থাপিত শেখার পয়েন্টগুলিকে সংক্ষিপ্ত করা এবং নিশ্চিত করা যে শেখার উদ্দেশ্যগুলি বাস্তবায়িত হয়েছে।অংশগ্রহণকারী 8: "এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে শিক্ষার্থী এবং সুবিধা প্রদানকারী উভয়ই অনুশীলনে যাওয়ার সময় বিবেচনা করার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মূল ধারণা এবং মূল দিকগুলির বিষয়ে একমত হন।"
নৈতিক অনুমোদন প্রোটোকল নম্বর (MRC-01-22-117) এবং (HSK/PGR/UH/04728) এর অধীনে প্রাপ্ত হয়েছিল।মডেলটির ব্যবহারযোগ্যতা এবং ব্যবহারিকতা মূল্যায়ন করার জন্য মডেলটি তিনটি পেশাদার নিবিড় যত্ন সিমুলেশন কোর্সে পরীক্ষা করা হয়েছিল।চেহারা, ব্যাকরণ এবং প্রক্রিয়া সম্পর্কিত সমস্যাগুলি সংশোধন করার জন্য মডেলটির মুখের বৈধতা একটি সহ-ডিজাইন ওয়ার্কিং গ্রুপ (N = 18) এবং শিক্ষাগত পরিচালক (N = 6) হিসাবে কাজ করা শিক্ষা বিশেষজ্ঞদের দ্বারা মূল্যায়ন করা হয়েছিল।মুখের বৈধতার পরে, বিষয়বস্তুর বৈধতা সিনিয়র নার্স শিক্ষাবিদদের দ্বারা নির্ধারিত হয়েছিল (N = 6) যারা আমেরিকান নার্সেস ক্রেডেনশিয়ালিং সেন্টার (ANCC) দ্বারা প্রত্যয়িত হয়েছিল এবং শিক্ষামূলক পরিকল্পনাকারী হিসাবে কাজ করেছিল এবং (N = 6) যাদের 10 বছরের বেশি শিক্ষা ছিল এবং শিক্ষকতার অভিজ্ঞতা.কাজের অভিজ্ঞতা শিক্ষাগত পরিচালকদের দ্বারা মূল্যায়ন করা হয়েছিল (N = 6)।মডেলিং অভিজ্ঞতা।বিষয়বস্তুর বৈধতা বিষয়বস্তু বৈধতা অনুপাত (CVR) এবং বিষয়বস্তুর বৈধতা সূচক (CVI) ব্যবহার করে নির্ধারণ করা হয়েছিল।সিভিআই অনুমান করার জন্য লশে পদ্ধতি [৫২] ব্যবহার করা হয়েছিল এবং সিভিআর অনুমান করার জন্য ওয়াল্টজ এবং বাউসেল [৫৩] পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল।CVR প্রকল্পগুলি প্রয়োজনীয়, দরকারী, কিন্তু প্রয়োজনীয় বা ঐচ্ছিক নয়।প্রাসঙ্গিকতা, সরলতা এবং স্বচ্ছতার উপর ভিত্তি করে সিভিআই স্কোর করা হয় চার-পয়েন্ট স্কেলে, 1 = প্রাসঙ্গিক নয়, 2 = কিছুটা প্রাসঙ্গিক, 3 = প্রাসঙ্গিক এবং 4 = খুব প্রাসঙ্গিক।মুখ এবং বিষয়বস্তুর বৈধতা যাচাই করার পরে, ব্যবহারিক কর্মশালা ছাড়াও, মডেলটি ব্যবহার করবেন এমন শিক্ষকদের জন্য ওরিয়েন্টেশন এবং ওরিয়েন্টেশন সেশনগুলি পরিচালিত হয়েছিল।
ওয়ার্ক গ্রুপটি নিবিড় পরিচর্যা ইউনিটে SBE-তে অংশগ্রহণের সময় ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি পোস্ট-সিমুলেশন RLC মডেল তৈরি এবং পরীক্ষা করতে সক্ষম হয়েছিল (চিত্র 1, 2, এবং 3)।CVR = 1.00, CVI = 1.00, উপযুক্ত মুখ এবং বিষয়বস্তুর বৈধতা প্রতিফলিত করে [52, 53]।
মডেলটি SBE গ্রুপের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যেখানে একই বা ভিন্ন স্তরের অভিজ্ঞতা, জ্ঞান এবং জ্যেষ্ঠতার সাথে অংশগ্রহণকারীদের জন্য উত্তেজনাপূর্ণ এবং চ্যালেঞ্জিং পরিস্থিতি ব্যবহার করা হয়।RLC ধারণাগত মডেলটি INACSL ফ্লাইট সিমুলেশন বিশ্লেষণের মান অনুসারে তৈরি করা হয়েছিল [৩৬] এবং এটি শিক্ষার্থী-কেন্দ্রিক এবং স্ব-ব্যাখ্যামূলক, যার মধ্যে কাজের উদাহরণ রয়েছে (চিত্র 1, 2 এবং 3)।মডেলটি উদ্দেশ্যমূলকভাবে তৈরি করা হয়েছে এবং মডেলিং মান পূরণের জন্য চারটি পর্যায়ে বিভক্ত করা হয়েছে: ব্রিফিং দিয়ে শুরু, প্রতিফলিত বিশ্লেষণ/সংশ্লেষণ এবং তথ্য ও সারাংশ দিয়ে শেষ।জ্ঞানীয় ওভারলোডের সম্ভাব্য ঝুঁকি এড়াতে, মডেলের প্রতিটি পর্যায় উদ্দেশ্যমূলকভাবে পরবর্তী পর্যায়ের জন্য পূর্বশর্ত হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে [34]।
আরএলসি-তে অংশগ্রহণের উপর জ্যেষ্ঠতা এবং গোষ্ঠী সম্প্রীতির কারণগুলির প্রভাব আগে অধ্যয়ন করা হয়নি [৩৮]।সিমুলেশন অনুশীলনে ডাবল লুপ এবং জ্ঞানীয় ওভারলোড তত্ত্বের ব্যবহারিক ধারণাগুলি বিবেচনায় নিয়ে [34, 37], এটি বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ যে একই সিমুলেশন গ্রুপে অংশগ্রহণকারীদের বিভিন্ন অভিজ্ঞতা এবং দক্ষতার স্তর সহ গ্রুপ SBE-তে অংশগ্রহণ করা একটি চ্যালেঞ্জ।তথ্যের ভলিউম, প্রবাহ এবং শেখার কাঠামোর অবহেলা, সেইসাথে হাই স্কুল এবং জুনিয়র হাই স্কুল ছাত্র উভয়ের দ্বারা দ্রুত এবং ধীর জ্ঞানীয় প্রক্রিয়াগুলির একযোগে ব্যবহার জ্ঞানীয় ওভারলোডের সম্ভাব্য ঝুঁকি তৈরি করে [18, 38, 46]।অনুন্নত এবং/অথবা সাবঅপ্টিমাল ক্লিনিকাল যুক্তি [18, 38] এড়াতে RLC মডেল তৈরি করার সময় এই কারণগুলি বিবেচনায় নেওয়া হয়েছিল।এটা বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ যে জ্যেষ্ঠতা এবং যোগ্যতার বিভিন্ন স্তরের সাথে RLC পরিচালনা করা সিনিয়র অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে একটি প্রভাব বিস্তার করে।এটি ঘটে কারণ উন্নত অংশগ্রহণকারীরা মৌলিক ধারণাগুলি শেখা এড়াতে থাকে, যা অল্পবয়সী অংশগ্রহণকারীদের মেটাকগনিশন অর্জন করতে এবং উচ্চ-স্তরের চিন্তাভাবনা এবং যুক্তি প্রক্রিয়াগুলিতে প্রবেশের জন্য গুরুত্বপূর্ণ [38, 47]।RLC মডেলটি প্রশংসনীয় অনুসন্ধান এবং ডেল্টা পদ্ধতির মাধ্যমে সিনিয়র এবং জুনিয়র নার্সদের জড়িত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে [45, 46, 51]।এই পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে, বিভিন্ন ক্ষমতা এবং অভিজ্ঞতার স্তর সহ সিনিয়র এবং জুনিয়র অংশগ্রহণকারীদের মতামত আইটেম দ্বারা উপস্থাপন করা হবে এবং ডিব্রিফিং মডারেটর এবং সহ-মডারেটরদের দ্বারা প্রতিফলিতভাবে আলোচনা করা হবে [45, 51]।সিমুলেশন অংশগ্রহণকারীদের ইনপুট ছাড়াও, ডিব্রিফিং ফ্যাসিলিটেটর তাদের ইনপুট যোগ করে তা নিশ্চিত করার জন্য যে সমস্ত যৌথ পর্যবেক্ষণগুলি ব্যাপকভাবে প্রতিটি শেখার মুহূর্তকে কভার করে, যার ফলে ক্লিনিকাল যুক্তিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য মেটাকোগনিশন বাড়ানো হয় [10]।
RLC মডেল ব্যবহার করে তথ্য প্রবাহ এবং শেখার কাঠামো একটি পদ্ধতিগত এবং বহু-পদক্ষেপ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সমাধান করা হয়।এটি হল ডিব্রিফিং ফ্যাসিলিটেটরদের সহায়তা করা এবং নিশ্চিত করা যে প্রতিটি অংশগ্রহণকারী পরবর্তী পর্যায়ে যাওয়ার আগে প্রতিটি পর্যায়ে স্পষ্টভাবে এবং আত্মবিশ্বাসের সাথে কথা বলে।মডারেটর প্রতিফলিত আলোচনা শুরু করতে সক্ষম হবে যাতে সমস্ত অংশগ্রহণকারীরা অংশগ্রহণ করে এবং এমন একটি বিন্দুতে পৌঁছায় যেখানে বিভিন্ন জ্যেষ্ঠতা এবং দক্ষতার স্তরের অংশগ্রহণকারীরা পরবর্তী [৩৮] এ যাওয়ার আগে প্রতিটি আলোচনার পয়েন্টের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনে সম্মত হন।এই পদ্ধতির ব্যবহার অভিজ্ঞ এবং যোগ্য অংশগ্রহণকারীদের তাদের অবদান/পর্যবেক্ষণ শেয়ার করতে সাহায্য করবে, যখন কম অভিজ্ঞ এবং দক্ষ অংশগ্রহণকারীদের অবদান/পর্যবেক্ষন মূল্যায়ন ও আলোচনা করা হবে [৩৮]।যাইহোক, এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য, সুবিধাদাতাদের আলোচনার ভারসাম্য বজায় রাখা এবং সিনিয়র এবং জুনিয়র অংশগ্রহণকারীদের জন্য সমান সুযোগ প্রদানের চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হতে হবে।এই লক্ষ্যে, মডেল জরিপ পদ্ধতিটি উদ্দেশ্যমূলকভাবে ব্লুমের ট্যাক্সোনমিক মডেল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল, যা মূল্যায়নমূলক জরিপ এবং সংযোজন/ডেল্টা পদ্ধতি [45, 46, 51] একত্রিত করে।এই কৌশলগুলি ব্যবহার করা এবং ফোকাল প্রশ্ন/প্রতিফলিত আলোচনার জ্ঞান এবং বোঝার সাথে শুরু করা কম অভিজ্ঞ অংশগ্রহণকারীদের অংশগ্রহণ করতে এবং সক্রিয়ভাবে আলোচনায় অংশগ্রহণ করতে উত্সাহিত করবে, যার পরে সুবিধাকারী ধীরে ধীরে প্রশ্ন/আলোচনার মূল্যায়ন এবং সংশ্লেষণের উচ্চ স্তরে চলে যাবে। যেখানে উভয় পক্ষকে সিনিয়র এবং জুনিয়র অংশগ্রহণকারীদের তাদের পূর্বের অভিজ্ঞতা এবং ক্লিনিকাল দক্ষতা বা সিমুলেটেড পরিস্থিতির সাথে অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে অংশগ্রহণের সমান সুযোগ দিতে হবে।এই পদ্ধতিটি কম অভিজ্ঞ অংশগ্রহণকারীদের সক্রিয়ভাবে অংশগ্রহণ করতে এবং আরও অভিজ্ঞ অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা ভাগ করা অভিজ্ঞতার পাশাপাশি ডিব্রিফিং ফ্যাসিলিটেটরের ইনপুট থেকে উপকৃত হতে সাহায্য করবে।অন্যদিকে, মডেলটি শুধুমাত্র বিভিন্ন অংশগ্রহণকারীর ক্ষমতা এবং অভিজ্ঞতার স্তরের SBE-এর জন্য নয়, একই রকম অভিজ্ঞতা এবং দক্ষতার স্তরের SBE গ্রুপের অংশগ্রহণকারীদের জন্যও ডিজাইন করা হয়েছে।মডেলটি জ্ঞান এবং বোঝার উপর ফোকাস থেকে শেখার লক্ষ্য অর্জনের জন্য সংশ্লেষণ এবং মূল্যায়নের উপর ফোকাস করার জন্য গ্রুপের একটি মসৃণ এবং পদ্ধতিগত আন্দোলনের সুবিধার্থে ডিজাইন করা হয়েছিল।মডেল গঠন এবং প্রক্রিয়াগুলি বিভিন্ন এবং সমান ক্ষমতা এবং অভিজ্ঞতার স্তরের মডেলিং গ্রুপগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
উপরন্তু, যদিও RLC এর সংমিশ্রণে স্বাস্থ্যসেবাতে SBE ব্যবহার করা হয় ক্লিনিকাল যুক্তি এবং অনুশীলনকারীদের দক্ষতার বিকাশের জন্য [22,30,38], তবে, কেস জটিলতা এবং জ্ঞানীয় ওভারলোডের সম্ভাব্য ঝুঁকি সম্পর্কিত প্রাসঙ্গিক কারণগুলি অবশ্যই বিবেচনায় নেওয়া উচিত, বিশেষ করে যখন অংশগ্রহণকারীরা এসবিই পরিস্থিতির অনুকরণ করে অত্যন্ত জটিল, গুরুতর অসুস্থ রোগীদের অবিলম্বে হস্তক্ষেপ এবং সমালোচনামূলক সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রয়োজন হয় [2,18,37,38,47,48]।এই লক্ষ্যে, SBE-তে অংশগ্রহণ করার সময় অভিজ্ঞ এবং কম অভিজ্ঞ উভয় অংশগ্রহণকারীদের একই সাথে বিশ্লেষণাত্মক এবং অ-বিশ্লেষণমূলক যুক্তি সিস্টেমের মধ্যে পরিবর্তন করার প্রবণতা বিবেচনায় নেওয়া এবং একটি প্রমাণ-ভিত্তিক পদ্ধতির প্রতিষ্ঠা করা গুরুত্বপূর্ণ যা বয়স্ক এবং কম বয়সী উভয়কেই অনুমতি দেয়। ছাত্রদের সক্রিয়ভাবে শেখার প্রক্রিয়ায় অংশগ্রহণ করার জন্য।এইভাবে, মডেলটি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছিল যে, উপস্থাপিত সিমুলেটেড কেসের জটিলতা নির্বিশেষে, সহায়তাকারীকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে সিনিয়র এবং জুনিয়র উভয় অংশগ্রহণকারীদের জ্ঞান এবং পটভূমি বোঝার দিকগুলি প্রথমে আচ্ছাদিত করা হয়েছে এবং তারপরে ধীরে ধীরে এবং প্রতিফলিতভাবে বিকাশ করা হয়েছে। বিশ্লেষণ সহজতর.সংশ্লেষণ এবং বোঝাপড়া।মূল্যায়নমূলক দিক।এটি অল্প বয়স্ক শিক্ষার্থীদের তারা যা শিখেছে তা তৈরি করতে এবং একত্রিত করতে এবং বয়স্ক শিক্ষার্থীদের নতুন জ্ঞান সংশ্লেষণ ও বিকাশে সহায়তা করবে।এটি যুক্তি প্রক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করবে, প্রতিটি অংশগ্রহণকারীর পূর্বের অভিজ্ঞতা এবং ক্ষমতা বিবেচনা করে এবং একটি সাধারণ বিন্যাস থাকবে যা হাই স্কুল এবং জুনিয়র হাই স্কুলের ছাত্রদের একই সাথে বিশ্লেষণাত্মক এবং অ-বিশ্লেষণমূলক যুক্তি ব্যবস্থার মধ্যে স্থানান্তরিত করার প্রবণতাকে সম্বোধন করে। ক্লিনিকাল যুক্তির অপ্টিমাইজেশন নিশ্চিত করা।
উপরন্তু, সিমুলেশন ফ্যাসিলিটেটর/ডিব্রিফারদের সিমুলেশন ডিব্রিফিং দক্ষতা আয়ত্ত করতে অসুবিধা হতে পারে।জ্ঞানীয় ডিব্রীফিং স্ক্রিপ্টের ব্যবহার যারা স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করেন না তাদের তুলনায় জ্ঞান অর্জন এবং সুবিধাকারীদের আচরণগত দক্ষতার উন্নতিতে কার্যকর বলে মনে করা হয় [54]।দৃশ্যকল্পগুলি হল একটি জ্ঞানীয় হাতিয়ার যা শিক্ষকদের মডেলিং কাজকে সহজতর করতে পারে এবং ডিব্রিফিং দক্ষতা উন্নত করতে পারে, বিশেষ করে শিক্ষকদের জন্য যারা এখনও তাদের ডিব্রিফিং অভিজ্ঞতাকে একীভূত করছেন [55]।বৃহত্তর ব্যবহারযোগ্যতা অর্জন করুন এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব মডেলগুলি বিকাশ করুন।(চিত্র 2 এবং চিত্র 3)।
বর্তমানে উপলব্ধ সিমুলেশন বিশ্লেষণ এবং নির্দেশিত প্রতিফলন মডেলগুলিতে প্লাস/ডেল্টা, প্রশংসামূলক সমীক্ষা, এবং ব্লুমের শ্রেণীবিন্যাস জরিপ পদ্ধতিগুলির সমান্তরাল একীকরণ এখনও সমাধান করা হয়নি।এই পদ্ধতিগুলির একীকরণ RLC মডেলের উদ্ভাবনকে হাইলাইট করে, যেখানে এই পদ্ধতিগুলি ক্লিনিকাল যুক্তি এবং শিক্ষার্থী-কেন্দ্রিকতার অপ্টিমাইজেশন অর্জনের জন্য একক বিন্যাসে একত্রিত করা হয়েছে।মেডিক্যাল শিক্ষাবিদরা অংশগ্রহণকারীদের ক্লিনিকাল যুক্তির ক্ষমতাকে উন্নত ও অপ্টিমাইজ করতে RLC মডেল ব্যবহার করে SBE মডেলিং গ্রুপ থেকে উপকৃত হতে পারেন।মডেলের পরিস্থিতি শিক্ষাবিদদের প্রতিফলিত ডিব্রীফিং প্রক্রিয়া আয়ত্ত করতে এবং আত্মবিশ্বাসী এবং দক্ষ ডিব্রিফিং ফ্যাসিলিটেটর হতে তাদের দক্ষতা জোরদার করতে সাহায্য করতে পারে।
SBE-তে অনেকগুলি বিভিন্ন পদ্ধতি এবং কৌশল অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে কিন্তু সীমাবদ্ধ নয় ম্যানকুইন-ভিত্তিক SBE, টাস্ক সিমুলেটর, রোগীর সিমুলেটর, স্ট্যান্ডার্ডাইজড রোগী, ভার্চুয়াল এবং অগমেন্টেড রিয়েলিটি।রিপোর্টিং একটি গুরুত্বপূর্ণ মডেলিং মানদণ্ড বিবেচনা করে, এই মোডগুলি ব্যবহার করার সময় সিমুলেটেড RLC মডেলটি রিপোর্টিং মডেল হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।তদুপরি, যদিও মডেলটি নার্সিং শৃঙ্খলার জন্য তৈরি করা হয়েছিল, এটি আন্তঃপেশাগত স্বাস্থ্যসেবা SBE-তে ব্যবহারের সম্ভাবনা রয়েছে, যা আন্তঃপেশাগত শিক্ষার জন্য RLC মডেল পরীক্ষা করার জন্য ভবিষ্যতের গবেষণা উদ্যোগের প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে।
SBE নিবিড় পরিচর্যা ইউনিটে নার্সিং কেয়ারের জন্য একটি পোস্ট-সিমুলেশন RLC মডেলের বিকাশ এবং মূল্যায়ন।মডেলটির ভবিষ্যৎ মূল্যায়ন/বৈধকরণ অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা শাখা এবং আন্তঃপেশাগত SBE-এ ব্যবহারের জন্য মডেলটির সাধারণীকরণ বাড়ানোর সুপারিশ করা হয়।
মডেলটি তত্ত্ব এবং ধারণার উপর ভিত্তি করে একটি যৌথ ওয়ার্কিং গ্রুপ দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল।মডেলের বৈধতা এবং সাধারণীকরণের উন্নতির জন্য, তুলনামূলক অধ্যয়নের জন্য বর্ধিত নির্ভরযোগ্যতা ব্যবস্থার ব্যবহার ভবিষ্যতে বিবেচনা করা যেতে পারে।
অনুশীলনের ত্রুটিগুলি কমাতে, নিরাপদ এবং উপযুক্ত ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ নিশ্চিত করতে অনুশীলনকারীদের অবশ্যই কার্যকর ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা থাকতে হবে।ডিব্রিফিং কৌশল হিসাবে SBE RLC ব্যবহার করা ক্লিনিকাল যুক্তি বিকাশের জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞান এবং ব্যবহারিক দক্ষতার বিকাশকে উত্সাহিত করে।যাইহোক, ক্লিনিকাল যুক্তির বহুমাত্রিক প্রকৃতি, পূর্ব অভিজ্ঞতা এবং প্রকাশের সাথে সম্পর্কিত, ক্ষমতার পরিবর্তন, তথ্যের আয়তন এবং প্রবাহ এবং সিমুলেশন পরিস্থিতির জটিলতা, পোস্ট-সিমুলেশন RLC মডেলগুলি বিকাশের গুরুত্ব তুলে ধরে যার মাধ্যমে ক্লিনিকাল যুক্তি সক্রিয়ভাবে হতে পারে। এবং কার্যকরভাবে বাস্তবায়িত।দক্ষতাএই কারণগুলি উপেক্ষা করার ফলে অনুন্নত এবং সাবঅপ্টিমাল ক্লিনিকাল যুক্তি হতে পারে।গ্রুপ সিমুলেশন কার্যক্রমে অংশগ্রহণ করার সময় ক্লিনিকাল যুক্তি অপ্টিমাইজ করার জন্য এই কারণগুলিকে মোকাবেলা করার জন্য RLC মডেলটি তৈরি করা হয়েছিল।এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য, মডেলটি একই সাথে প্লাস/মাইনাস মূল্যায়নমূলক অনুসন্ধান এবং ব্লুমের শ্রেণীবিন্যাস ব্যবহারকে একীভূত করে।
বর্তমান গবেষণার সময় ব্যবহৃত এবং/অথবা বিশ্লেষণ করা ডেটাসেটগুলি যুক্তিসঙ্গত অনুরোধে সংশ্লিষ্ট লেখকের কাছ থেকে পাওয়া যায়।
ড্যানিয়েল এম, রেনসিক জে, ডার্নিং এসজে, হলম্বো ই, স্যান্টেন এসএ, ল্যাং ডব্লিউ, র্যাটক্লিফ টি, গর্ডন ডি, হেইস্ট বি, লুবারস্কি এস, এস্ট্রাডা কেএ।ক্লিনিকাল যুক্তি মূল্যায়নের পদ্ধতি: পর্যালোচনা এবং অনুশীলন সুপারিশ।মেডিকেল সায়েন্স একাডেমী।2019;94(6):902–12।
ইয়াং এমই, থমাস এ., লুবারস্কি এস., গর্ডন ডি., গ্রুপেন এলডি, রেনসিচ জে., ব্যালার্ড টি., হলম্বো ই., দা সিলভা এ., র্যাটক্লিফ টি., শুউইর্থ এল. স্বাস্থ্য পেশার মধ্যে ক্লিনিকাল যুক্তির উপর সাহিত্যের তুলনা : একটি স্কোপিং পর্যালোচনা।বিএমসি মেডিকেল শিক্ষা।2020;20(1):1-1।
গুয়েরেরো জেজি।নার্সিং প্র্যাকটিস রিজনিং মডেল: নার্সিং-এ ক্লিনিক্যাল রিজনিং, ডিসিশন মেকিং এবং জাজমেন্টের শিল্প ও বিজ্ঞান।নার্সের জার্নাল খুলুন।2019;9(2):79–88।
আলমোমানি ই, আলরাউচ টি, সাদা ও, আল এনসুর এ, কাম্বলে এম, স্যামুয়েল জে, আতাল্লাহ কে, মুস্তাফা ই। সমালোচনামূলক যত্নে একটি ক্লিনিকাল লার্নিং এবং শিক্ষণ পদ্ধতি হিসাবে প্রতিফলিত লার্নিং ডায়ালগ।কাতার মেডিকেল জার্নাল।2020;2019;1(1):64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, de Faria RM, Maria JP, Schmidt HG ক্লিনিকাল কেস নিয়ে অনুশীলনের মাধ্যমে ছাত্রদের ডায়াগনস্টিক দক্ষতা কীভাবে উপকৃত হয়?একই এবং নতুন ব্যাধিগুলির ভবিষ্যতের নির্ণয়ের উপর কাঠামোগত প্রতিফলনের প্রভাব।মেডিকেল সায়েন্স একাডেমী।2014;89(1):121–7।
টুটিকি এন, থিওবাল্ড কেএ, রামসবোথাম জে, জনস্টন এস. অনুকরণে পর্যবেক্ষকের ভূমিকা এবং ক্লিনিকাল যুক্তি অন্বেষণ: একটি স্কোপিং পর্যালোচনা।নার্স শিক্ষা অনুশীলন 2022 জানুয়ারী 20: 103301।
এডওয়ার্ডস আই, জোন্স এম, কার জে, ব্রাউনাক-মেয়ার এ, জেনসেন জিএম।শারীরিক থেরাপিতে ক্লিনিকাল যুক্তি কৌশল।ফিজিওথেরাপি।2004;84(4):312–30।
কুইপার R, Pesut D, Kautz D. মেডিকেল ছাত্রদের মধ্যে ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতার স্ব-নিয়ন্ত্রণের প্রচার।ওপেন জার্নাল নার্স 2009;3:76।
Levett-Jones T, Hoffman K, Dempsey J, Jeon SY, Noble D, Norton KA, Roche J, Hickey N. ক্লিনিকাল রিজনিং এর "পাঁচটি অধিকার": সনাক্তকরণ এবং পরিচালনায় ক্লিনিকাল দক্ষতা নার্সিং শিক্ষার্থীদের উন্নতির জন্য একটি শিক্ষাগত মডেল ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের।আজ নার্সিং শিক্ষা।2010;30(6):515–20।
ব্রেন্টনাল জে, থ্যাকরে ডি, জুড বি. প্লেসমেন্ট এবং সিমুলেশন সেটিংসে মেডিকেল ছাত্রদের ক্লিনিকাল যুক্তির মূল্যায়ন: একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা।এনভায়রনমেন্টাল রিসার্চের আন্তর্জাতিক জার্নাল, পাবলিক হেলথ।2022;19(2):936।
চেম্বারলেইন ডি, পোলক ডব্লিউ, ফুলব্রুক পি. এসিসিসিএন স্ট্যান্ডার্ডস ফর ক্রিটিক্যাল কেয়ার নার্সিং: একটি সিস্টেমেটিক রিভিউ, এভিডেন্স ডেভেলপমেন্ট অ্যান্ড অ্যাসেসমেন্ট।জরুরী অস্ট্রেলিয়া।2018;31(5):292–302।
Cunha LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. পোস্টেনেসথেসিয়া যত্নে ক্লিনিকাল যুক্তিতে অনিশ্চয়তা: জটিল স্বাস্থ্যসেবা সেটিংসে অনিশ্চয়তার মডেলগুলির উপর ভিত্তি করে একটি সমন্বিত পর্যালোচনা।জে পেরিওপারেটিভ নার্স।2022;35(2):e32–40।
রিভাজ এম, তাভাকোলিনিয়া এম, মোমেন্নাসাব এম. ক্রিটিক্যাল কেয়ার নার্সদের পেশাদার অনুশীলনের পরিবেশ এবং নার্সিং ফলাফলের সাথে এর অ্যাসোসিয়েশন: একটি কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিং অধ্যয়ন।Scan J Caring Sci.2021;35(2):609–15।
সুবর্দিয়ান্তো এইচ, অস্তুতি ভিভি, সক্ষমতা।নার্সিং এবং ক্রিটিক্যাল কেয়ার প্র্যাকটিস জার্নাল এক্সচেঞ্জ ফর স্টুডেন্ট নার্সেস ইন দ্য ক্রিটিক্যাল কেয়ার ইউনিট (জেএসসিসি)।স্ট্রাডা ম্যাগাজিন ইলমিয়া কেশেহাতান।2020;9(2):686–93।
Liev B, Dejen Tilahun A, Kasyu T. জ্ঞান, দৃষ্টিভঙ্গি এবং নিবিড় পরিচর্যা ইউনিট নার্সদের মধ্যে শারীরিক মূল্যায়নের সাথে যুক্ত কারণ: একটি মাল্টিসেন্টার ক্রস-বিভাগীয় অধ্যয়ন।সমালোচনামূলক যত্ন গবেষণা অনুশীলন.2020;9145105।
সুলিভান জে., হুগিল কে., এ. এলরাউশ টিএ, ম্যাথিয়াস জে., আলখেটিমি এমও পাইলট মধ্যপ্রাচ্যের একটি দেশের সাংস্কৃতিক প্রেক্ষাপটে নার্স এবং মিডওয়াইফদের জন্য একটি দক্ষতা কাঠামোর বাস্তবায়ন৷নার্স শিক্ষা অনুশীলন।2021;51:102969।
ওয়াং এমএস, থর ই, হাডসন জেএন।স্ক্রিপ্ট সামঞ্জস্য পরীক্ষায় প্রতিক্রিয়া প্রক্রিয়ার বৈধতা পরীক্ষা করা: একটি চিন্তা-স্বরে পন্থা।চিকিৎসা শিক্ষার আন্তর্জাতিক জার্নাল।2020; 11:127।
ক্যাং এইচ, ক্যাং এইচওয়াই।ক্লিনিকাল যুক্তি দক্ষতা, ক্লিনিকাল দক্ষতা, এবং শিক্ষাগত সন্তুষ্টির উপর সিমুলেশন শিক্ষার প্রভাব।জে কোরিয়া একাডেমিক এবং শিল্প সহযোগিতা সমিতি।2020;21(8):107–14।
Diekmann P, Thorgeirsen K, Kvindesland SA, Thomas L, Bushell W, Langley Ersdal H. মডেলিং ব্যবহার করে সংক্রামক রোগের প্রাদুর্ভাবের প্রতিক্রিয়া যেমন COVID-19: নরওয়ে, ডেনমার্ক এবং গ্রেট ব্রিটেন থেকে ব্যবহারিক টিপস এবং সংস্থানগুলি প্রস্তুত এবং উন্নত করতে।উন্নত মডেলিং।2020;5(1):1–0।
লিওস এল, লোপ্রিয়াতো জে, প্রতিষ্ঠাতা ডি, চ্যাং টিপি, রবার্টসন জেএম, অ্যান্ডারসন এম, ডিয়াজ ডিএ, স্পেন এই, সম্পাদক।(সহযোগী সম্পাদক) এবং পরিভাষা এবং ধারণা ওয়ার্কিং গ্রুপ, স্বাস্থ্যসেবা মডেলিংয়ের অভিধান - দ্বিতীয় সংস্করণ।রকভিল, এমডি: এজেন্সি ফর হেলথ কেয়ার রিসার্চ অ্যান্ড কোয়ালিটি।জানুয়ারী 2020: 20-0019।
Brooks A, Brachman S, Capralos B, Nakajima A, Tyerman J, Jain L, Salvetti F, Gardner R, Minehart R, Bertagni B. স্বাস্থ্যসেবা সিমুলেশনের জন্য অগমেন্টেড বাস্তবতা।অন্তর্ভুক্তিমূলক সুস্থতার জন্য ভার্চুয়াল রোগীর প্রযুক্তিতে সর্বশেষ অগ্রগতি।গ্যামিফিকেশন এবং সিমুলেশন।2020;196:103–40।
আলামরানি এমএইচ, আলামাল কেএ, আলকাহতানি এসএস, সালেম ওএ নার্সিং শিক্ষার্থীদের সমালোচনামূলক চিন্তা দক্ষতা এবং আত্মবিশ্বাসের উপর সিমুলেশন এবং ঐতিহ্যগত শিক্ষাদান পদ্ধতির প্রভাবের তুলনা।জে নার্সিং রিসার্চ সেন্টার।2018;26(3):152–7।
কিয়ারনান এলকে সিমুলেশন কৌশল ব্যবহার করে ক্ষমতা এবং আত্মবিশ্বাসের মূল্যায়ন করে।যত্ন.2018;48(10):45।