Les praticiens doivent posséder des compétences de raisonnement clinique efficaces pour prendre des décisions cliniques appropriées et sûres et éviter les erreurs de pratique. Des compétences de raisonnement clinique insuffisantes peuvent compromettre la sécurité des patients et retarder les soins ou le traitement, notamment en soins intensifs et aux urgences. La formation par simulation utilise des échanges réflexifs post-simulation comme méthode de débriefing pour développer les compétences de raisonnement clinique tout en préservant la sécurité des patients. Cependant, compte tenu de la nature multidimensionnelle du raisonnement clinique, du risque potentiel de surcharge cognitive et de l'utilisation différentielle des processus de raisonnement clinique analytiques (hypothético-déductifs) et non analytiques (intuitifs) par les participants, qu'ils soient débutants ou expérimentés, il est important de prendre en compte l'expérience, les aptitudes, les facteurs liés au flux et au volume d'informations, ainsi que la complexité du cas, afin d'optimiser le raisonnement clinique. Pour ce faire, des échanges réflexifs de groupe sont organisés après la simulation. Notre objectif est de décrire le développement d'un modèle de dialogue réflexif post-simulation qui prend en compte les multiples facteurs influençant l'optimisation du raisonnement clinique.
Un groupe de travail de co-conception (N = 18), composé de médecins, d'infirmiers, de chercheurs, de formateurs et de représentants de patients, a collaboré lors d'ateliers successifs pour co-développer un modèle de dialogue réflexif post-simulation permettant de débrifer la simulation. Ce groupe de travail a élaboré le modèle selon un processus théorique et conceptuel, complété par une évaluation par les pairs en plusieurs phases. L'intégration parallèle des recherches sur l'évaluation par points positifs et négatifs et de la taxonomie de Bloom est censée optimiser le raisonnement clinique des participants pendant les activités de simulation. Les méthodes de l'indice de validité de contenu (IVC) et du ratio de validité de contenu (RVC) ont été utilisées pour établir la validité apparente et la validité de contenu du modèle.
Un modèle de dialogue réflexif post-simulation a été développé et testé. Ce modèle s'appuie sur des exemples concrets et des conseils de rédaction. Sa validité apparente et de contenu a été évaluée et confirmée.
Le nouveau modèle de co-conception a été créé en tenant compte des compétences et des capacités des différents participants à la modélisation, du flux et du volume d'informations, ainsi que de la complexité des cas modélisés. Ces facteurs sont censés optimiser le raisonnement clinique lors de la participation à des activités de simulation en groupe.
Le raisonnement clinique est considéré comme le fondement de la pratique clinique en soins de santé [1, 2] et un élément essentiel de la compétence clinique [1, 3, 4]. Il s'agit d'un processus réflexif que les praticiens utilisent pour identifier et mettre en œuvre l'intervention la plus appropriée à chaque situation clinique rencontrée [5, 6]. Le raisonnement clinique est décrit comme un processus cognitif complexe qui utilise des stratégies de pensée formelles et informelles pour recueillir et analyser des informations sur un patient, évaluer leur importance et déterminer la pertinence des différentes options thérapeutiques [7, 8]. Il repose sur la capacité à recueillir des indices, à traiter l'information et à comprendre le problème du patient afin d'agir de manière appropriée, pour le bon patient, au bon moment et pour la bonne raison [9, 10].
Tous les professionnels de santé sont confrontés à la nécessité de prendre des décisions complexes dans des contextes de forte incertitude [11]. En soins intensifs et aux urgences, des situations cliniques et des urgences surviennent où une réponse et une intervention immédiates sont essentielles pour sauver des vies et garantir la sécurité des patients [12]. Un raisonnement clinique insuffisant et des compétences limitées en soins intensifs sont associés à des taux plus élevés d'erreurs cliniques, à des retards dans la prise en charge ou le traitement [13] et à des risques pour la sécurité des patients [14, 15, 16]. Pour éviter les erreurs pratiques, les praticiens doivent être compétents et posséder un raisonnement clinique efficace afin de prendre des décisions sûres et appropriées [16, 17, 18]. Le raisonnement non analytique (intuitif) est le processus rapide privilégié par les praticiens expérimentés. À l'inverse, le raisonnement analytique (hypothético-déductif) est intrinsèquement plus lent, plus réfléchi et plus souvent utilisé par les praticiens moins expérimentés [2, 19, 20]. Compte tenu de la complexité de l'environnement clinique des soins de santé et du risque potentiel d'erreurs de pratique [14,15,16], la formation par simulation (FSS) est souvent utilisée pour offrir aux praticiens des opportunités de développer leurs compétences et leurs capacités de raisonnement clinique dans un environnement sûr et une exposition à une variété de cas difficiles tout en maintenant la sécurité des patients [21, 22, 23, 24].
La Société de simulation en santé (SSH) définit la simulation comme « une technologie qui crée une situation ou un environnement dans lequel les personnes vivent des représentations d'événements réels à des fins de pratique, de formation, d'évaluation, de test ou de compréhension des systèmes ou comportements humains » [23]. Des séances de simulation bien structurées offrent aux participants l'opportunité de s'immerger dans des scénarios simulant des situations cliniques tout en réduisant les risques pour la sécurité [24, 25] et de pratiquer le raisonnement clinique grâce à des opportunités d'apprentissage ciblées [21, 24, 26, 27, 28]. La simulation enrichit les expériences cliniques sur le terrain, en exposant les étudiants à des expériences cliniques qu'ils n'auraient peut-être pas vécues dans des contextes de soins réels [24, 29]. Il s'agit d'un environnement d'apprentissage non menaçant, sans culpabilisation, supervisé, sûr et à faible risque. Il favorise le développement des connaissances, des compétences cliniques, des aptitudes, de la pensée critique et du raisonnement clinique [22, 29, 30, 31] et peut aider les professionnels de la santé à surmonter le stress émotionnel d'une situation, améliorant ainsi leur capacité d'apprentissage [22, 27, 28, 30, 32].
Pour favoriser le développement efficace du raisonnement clinique et des compétences décisionnelles grâce à la simulation par simulation, il est essentiel de porter une attention particulière à la conception, au modèle et à la structure du débriefing post-simulation [24, 33, 34, 35]. Les conversations d'apprentissage réflexif (CAR) post-simulation ont été utilisées comme technique de débriefing pour aider les participants à réfléchir, à expliquer leurs actions et à tirer parti du soutien de leurs pairs et de la pensée de groupe dans un contexte de travail d'équipe [32, 33, 36]. L'utilisation de CAR en groupe comporte le risque potentiel d'un développement insuffisant du raisonnement clinique, notamment en raison des différences de compétences et de niveaux d'expérience des participants. Le modèle à double processus décrit la nature multidimensionnelle du raisonnement clinique et les différences de propension entre les praticiens expérimentés à utiliser des processus de raisonnement analytiques (hypothético-déductifs) et les praticiens juniors à utiliser des processus de raisonnement non analytiques (intuitifs) [34, 37]. Ces processus de raisonnement duals soulèvent la difficulté d'adapter les processus de raisonnement optimaux aux différentes situations. L'utilisation efficace des méthodes analytiques et non analytiques lorsque des participants de niveaux différents participent à un même groupe de modélisation reste floue et controversée. Des élèves du secondaire et du collège, aux aptitudes et niveaux d'expérience variés, participent à des scénarios de simulation de complexité variable [34, 37]. La nature multidimensionnelle du raisonnement clinique est associée à un risque potentiel de sous-développement du raisonnement clinique et de surcharge cognitive, en particulier lorsque les praticiens participent à des simulations en groupe avec des cas de complexité et des niveaux d'expérience variés [38]. Il est important de noter que, malgré l'existence de plusieurs modèles de débriefing utilisant le raisonnement logique conditionnel (RLC), aucun n'a été conçu spécifiquement pour le développement des compétences en raisonnement clinique, en tenant compte de l'expérience, des compétences, du flux et du volume d'informations, ainsi que des facteurs de complexité de la modélisation [38, 39]. Tout cela nécessite l'élaboration d'un modèle structuré qui prenne en compte les différentes contributions et facteurs d'influence afin d'optimiser le raisonnement clinique, tout en intégrant le RLC post-simulation comme méthode de compte rendu. Nous décrivons un processus théorique et conceptuel de conception et de développement collaboratifs d'un module de raisonnement clinique post-simulation. Un modèle a été élaboré pour optimiser les compétences de raisonnement clinique lors de la participation à des simulations basées sur la simulation, en prenant en compte un large éventail de facteurs facilitateurs et influents afin d'optimiser le développement de ce raisonnement.
Le modèle post-simulation RLC a été élaboré de manière collaborative à partir de modèles et de théories existants en matière de raisonnement clinique, d'apprentissage réflexif, de formation et de simulation. Pour ce faire, un groupe de travail collaboratif (N = 18) a été constitué, composé de 10 infirmières en soins intensifs, d'un médecin intensiviste et de trois représentants de patients précédemment hospitalisés, d'âges, d'expériences et de sexes variés. Une unité de soins intensifs, deux assistants de recherche et deux infirmières formatrices seniors ont également participé au projet. Cette innovation de co-conception est conçue et développée grâce à la collaboration entre pairs, impliquant des acteurs ayant une expérience concrète du système de santé : des professionnels de santé participant à l'élaboration du modèle proposé ou d'autres parties prenantes, comme des patients [40, 41, 42]. L'inclusion de représentants des patients dans le processus de co-conception peut enrichir ce dernier, l'objectif ultime du programme étant d'améliorer la qualité et la sécurité des soins [43].
Le groupe de travail a organisé six ateliers de 2 à 4 heures afin de développer la structure, les processus et le contenu du modèle. Ces ateliers comprennent des discussions, des exercices pratiques et des simulations. Les éléments du modèle s'appuient sur un ensemble de ressources, de modèles, de théories et de cadres conceptuels fondés sur des données probantes. Parmi ceux-ci figurent : la théorie constructiviste de l'apprentissage [44], le concept de la double boucle [37], la boucle de raisonnement clinique [10], la méthode d'enquête appréciative (IA) [45] et la méthode de compte rendu plus/delta [46]. Le modèle a été élaboré de manière collaborative à partir des normes de l'INACSL (International Nurses Association) relatives au processus de débriefing pour la formation clinique et par simulation [36] et a été complété par des exemples concrets afin de créer un modèle explicite. Le modèle a été développé en quatre étapes : préparation du dialogue d'apprentissage réflexif après la simulation, initiation du dialogue d'apprentissage réflexif, analyse/réflexion et débriefing (Figure 1). Le détail de chaque étape est présenté ci-dessous.
La phase préparatoire du modèle vise à préparer psychologiquement les participants à la phase suivante et à accroître leur participation active et leur implication, tout en garantissant leur sécurité psychologique [36, 47]. Cette phase comprend une présentation de l'objectif et des buts ; la durée prévue de la formation réflexive ; les attentes envers l'animateur et les participants pendant la formation ; l'orientation sur le site et la mise en place de la simulation ; la garantie de la confidentialité dans l'environnement d'apprentissage ; et le renforcement de la sécurité psychologique. Les réponses représentatives suivantes du groupe de travail de co-conception ont été prises en compte lors de la phase de pré-développement du modèle de formation réflexive. Participant 7 : « En tant qu'infirmière praticienne en soins primaires, si je participais à une simulation sans contexte de scénario et en présence de personnes âgées, j'éviterais probablement de participer à la discussion post-simulation, à moins de sentir que ma sécurité psychologique est respectée. » Participant 4 : « Je pense que se concentrer et établir des règles de base dès le départ aidera les apprenants après la simulation. Une participation active aux discussions d'apprentissage réflexif est essentielle. »
Les premières étapes du modèle RLC consistent à explorer les ressentis du participant, à décrire les processus sous-jacents et à diagnostiquer le scénario, ainsi qu'à recenser ses expériences positives et négatives, sans toutefois procéder à une analyse approfondie. À ce stade, le modèle vise à encourager les candidats à se concentrer sur eux-mêmes et sur la tâche, et à se préparer mentalement à une analyse et une réflexion approfondies [24, 36]. L'objectif est de réduire le risque de surcharge cognitive [48], notamment pour les personnes novices en modélisation et n'ayant aucune expérience clinique préalable dans ce domaine [49]. Demander aux participants de décrire brièvement le cas simulé et de formuler des recommandations diagnostiques permet à l'animateur de s'assurer que les étudiants du groupe possèdent une compréhension générale du cas avant de passer à la phase d'analyse/réflexion plus poussée. De plus, les inviter à partager leurs ressentis dans les scénarios simulés les aidera à surmonter le stress émotionnel lié à la situation, favorisant ainsi l'apprentissage [24, 36]. La prise en compte des aspects émotionnels permettra également à l'animateur du RLC de comprendre comment les sentiments des participants influencent les performances individuelles et collectives, ce qui pourra faire l'objet d'une discussion approfondie lors de la phase de réflexion/analyse. La méthode Plus/Delta est intégrée à cette phase du modèle comme étape préparatoire et déterminante pour la phase de réflexion/analyse [46]. Grâce à cette approche, participants et étudiants peuvent consigner leurs observations, sentiments et expériences de la simulation, qui pourront ensuite être analysés point par point lors de la phase de réflexion/analyse du modèle [46]. Ceci aidera les participants à atteindre un état métacognitif grâce à des opportunités d'apprentissage ciblées et priorisées, afin d'optimiser leur raisonnement clinique [24, 48, 49]. Les réponses représentatives suivantes du groupe de travail de co-conception ont été prises en compte lors du développement initial du modèle RLC. Participant 2 : « En tant qu’ancien patient admis en soins intensifs, je pense qu’il est important de prendre en compte les sentiments et les émotions des étudiants simulés. J’évoque ce point car, lors de mon hospitalisation, j’ai constaté des niveaux élevés de stress et d’anxiété, notamment chez les soignants en soins intensifs et en situation d’urgence. Ce modèle doit impérativement intégrer le stress et les émotions liés à la simulation. » Participant 16 : « En tant qu’enseignant, j’estime essentiel d’utiliser la méthode Plus/Delta afin d’encourager les étudiants à participer activement en mentionnant les points positifs et les points à améliorer rencontrés lors de la simulation. »
Bien que les étapes précédentes du modèle soient essentielles, l'étape d'analyse/réflexion est la plus importante pour optimiser le raisonnement clinique. Elle vise à fournir une analyse/synthèse avancée et une analyse approfondie fondée sur l'expérience clinique, les compétences et l'impact des sujets modélisés ; le processus et la structure du cycle de vie des apprentissages (CVA) ; la quantité d'informations fournies afin d'éviter la surcharge cognitive ; et l'utilisation efficace de questions réflexives. Ces méthodes favorisent un apprentissage actif et centré sur l'apprenant. À ce stade, l'expérience clinique et la familiarité avec les sujets de simulation sont divisées en trois catégories pour tenir compte des différents niveaux d'expérience et de compétences : premièrement : aucune expérience clinique professionnelle préalable/aucune exposition préalable aux sujets de simulation ; deuxièmement : expérience, connaissances et compétences cliniques professionnelles/aucune exposition préalable aux sujets de modélisation ; troisièmement : expérience, connaissances et compétences cliniques professionnelles/exposition préalable aux sujets de modélisation. Cette classification permet de répondre aux besoins des personnes ayant différents niveaux d'expérience et de compétences au sein d'un même groupe, en équilibrant la tendance des praticiens moins expérimentés à utiliser un raisonnement analytique avec celle des praticiens plus expérimentés à utiliser des compétences de raisonnement non analytique [19, 20, 34]. , 37]. Le processus RLC a été structuré autour du cycle de raisonnement clinique [10], du cadre de modélisation réflexive [47] et de la théorie de l'apprentissage expérientiel [50]. Ceci est réalisé grâce à un certain nombre de processus : interprétation, différenciation, communication, inférence et synthèse.
Afin d'éviter la surcharge cognitive, il a été envisagé de promouvoir un processus d'expression orale centré sur l'apprenant et réflexif, offrant suffisamment de temps et d'occasions aux participants pour réfléchir, analyser et synthétiser, et ainsi développer leur confiance en soi. Les processus cognitifs durant l'apprentissage par la réflexion (RLC) sont abordés par le biais de processus de consolidation, de confirmation et de structuration, basés sur le modèle de la double boucle [37] et la théorie de la charge cognitive [48]. Un processus de dialogue structuré, un temps de réflexion suffisant et une prise en compte de l'expérience des participants permettent de réduire le risque de surcharge cognitive, notamment dans les simulations complexes où les participants présentent des expériences, des expositions et des niveaux de compétence variés. Après la scène, la technique de questionnement réflexif du modèle s'appuie sur la taxonomie de Bloom [51] et les méthodes de l'enquête appréciative (IA) [45]. L'animateur modélisé aborde le sujet de manière progressive, socratique et réflexive, en posant des questions qui commencent par des questions de connaissances et en abordant les compétences et les problématiques liées au raisonnement. Cette technique de questionnement permettra d'optimiser le raisonnement clinique en encourageant la participation active et la réflexion progressive, tout en réduisant le risque de surcharge cognitive. Les réponses représentatives suivantes, issues du groupe de travail de co-conception, ont été prises en compte lors de la phase d'analyse/réflexion du développement du modèle RLC. Participant 13 : « Pour éviter la surcharge cognitive, il est essentiel de considérer la quantité et le flux d'informations lors des échanges post-simulation. À cet égard, il me semble crucial d'accorder aux étudiants suffisamment de temps pour réfléchir et de commencer par les notions fondamentales. Les connaissances initiales amorcent les conversations et l'acquisition de compétences, puis permettent d'accéder à des niveaux de connaissances et de compétences supérieurs pour atteindre la métacognition. » Participant 9 : « Je suis convaincu que les méthodes de questionnement utilisant les techniques de l'Appreciative Inquiry (AI) et le questionnement réflexif basé sur la taxonomie de Bloom favoriseront un apprentissage actif et centré sur l'apprenant, tout en réduisant le risque de surcharge cognitive. » La phase de débriefing du modèle vise à synthétiser les points clés abordés lors du RLC et à garantir l'atteinte des objectifs pédagogiques. Participant 8 : « Il est très important que l’apprenant et l’animateur s’accordent sur les idées clés les plus importantes et les aspects clés à prendre en compte lors du passage à la pratique. »
L'approbation éthique a été obtenue sous les numéros de protocole (MRC-01-22-117) et (HSK/PGR/UH/04728). Le modèle a été testé dans trois formations de simulation en soins intensifs afin d'évaluer son ergonomie et sa praticité. Sa validité apparente a été évaluée par un groupe de travail de co-conception (N = 18) et par des experts pédagogiques (N = 6) agissant en tant que directeurs pédagogiques, afin de corriger les problèmes liés à la présentation, à la grammaire et au processus. Après validation de la validité apparente, la validité de contenu a été déterminée par des infirmières formatrices expérimentées (N = 6), certifiées par l'American Nurses Credentialing Center (ANCC) et ayant œuvré comme planificatrices pédagogiques, ainsi que par des infirmières (N = 6) possédant plus de 10 ans d'expérience dans l'enseignement. L'évaluation a été menée par les directeurs pédagogiques (N = 6). Expérience en modélisation. La validité de contenu a été déterminée à l'aide du ratio de validité de contenu (RVC) et de l'indice de validité de contenu (IVC). La méthode de Lawshe [52] a été utilisée pour estimer l'indice de pertinence clinique (IPC), et celle de Waltz et Bausell [53] pour estimer l'indice de pertinence clinique (IPC). Les projets d'IPC sont nécessaires et utiles, mais non obligatoires ni facultatifs. L'IPC est évalué sur une échelle de quatre points selon la pertinence, la simplicité et la clarté : 1 = non pertinent, 2 = assez pertinent, 3 = pertinent et 4 = très pertinent. Après vérification de la validité apparente et de contenu, des séances d'orientation et de formation ont été organisées à l'intention des enseignants qui utiliseront le modèle, en complément des ateliers pratiques.
Le groupe de travail a pu développer et tester un modèle RLC post-simulation afin d'optimiser les compétences de raisonnement clinique lors de la participation à des simulations en unités de soins intensifs (figures 1, 2 et 3). Les coefficients de validité de contenu (CVR) et d'apparence (CVI) sont respectivement de 1,00 et 1,00, ce qui témoigne d'une validité apparente et de contenu appropriée [52, 53].
Le modèle a été créé pour l'apprentissage par simulation en groupe (SBE), où des scénarios stimulants et complexes sont utilisés pour des participants ayant des niveaux d'expérience, de connaissances et d'ancienneté similaires ou différents. Le modèle conceptuel RLC a été développé conformément aux normes d'analyse de simulation de vol de l'INACSL [36] et est centré sur l'apprenant et explicite, incluant des exemples concrets (figures 1, 2 et 3). Le modèle a été délibérément conçu et divisé en quatre étapes afin de répondre aux normes de modélisation : une introduction, suivie d'une analyse/synthèse réflexive, et une conclusion par la présentation des informations et le résumé. Pour éviter tout risque de surcharge cognitive, chaque étape du modèle est conçue comme un prérequis à la suivante [34].
L'influence de l'ancienneté et de l'harmonie du groupe sur la participation aux simulations en groupe n'a pas été étudiée auparavant [38]. Compte tenu des concepts pratiques de la double boucle et de la théorie de la surcharge cognitive dans la pratique de la simulation [34, 37], il est important de considérer que la participation à des simulations en groupe avec des participants d'expériences et de niveaux de compétences différents au sein d'un même groupe représente un défi. La négligence du volume, du flux et de la structure de l'information dans l'apprentissage, ainsi que l'utilisation simultanée de processus cognitifs rapides et lents par les élèves du secondaire et du collège, constituent un risque potentiel de surcharge cognitive [18, 38, 46]. Ces facteurs ont été pris en compte lors de l'élaboration du modèle de simulation en groupe afin d'éviter un raisonnement clinique insuffisant et/ou sous-optimal [18, 38]. Il est important de noter que la conduite de simulations en groupe avec différents niveaux d'ancienneté et de compétence induit un effet de dominance chez les participants les plus expérimentés. Ceci s'explique par le fait que ces derniers ont tendance à éviter l'apprentissage des concepts de base, pourtant essentiels pour que les participants plus jeunes puissent développer leur métacognition et accéder à des processus de pensée et de raisonnement de haut niveau [38, 47]. Le modèle RLC vise à impliquer les infirmières débutantes et expérimentées grâce à l'enquête appréciative et à l'approche delta [45, 46, 51]. Ces méthodes permettent de présenter, point par point, les points de vue des participantes, débutantes et expérimentées, aux compétences et niveaux d'expérience variés, et de les analyser de manière réflexive sous la direction de l'animateur et des co-animateurs du débriefing [45, 51]. En complément des contributions des participantes à la simulation, l'animateur du débriefing apporte son expertise afin de garantir que l'ensemble des observations collectives couvre chaque moment d'apprentissage de manière exhaustive, favorisant ainsi la métacognition et optimisant le raisonnement clinique [10].
Le flux d'informations et la structure d'apprentissage, selon le modèle RLC, sont abordés par un processus systématique en plusieurs étapes. Ceci afin d'aider les animateurs lors des débriefings et de garantir que chaque participant s'exprime clairement et avec assurance à chaque étape avant de passer à la suivante. L'animateur pourra ainsi initier des discussions réflexives auxquelles tous les participants participent, et parvenir à un consensus sur les meilleures pratiques pour chaque point abordé, quel que soit leur niveau d'expérience ou de compétence, avant de passer au suivant [38]. Cette approche permettra aux participants expérimentés et compétents de partager leurs contributions et observations, tandis que celles des participants moins expérimentés et compétents seront évaluées et discutées [38]. Toutefois, pour atteindre cet objectif, les animateurs devront relever le défi d'équilibrer les discussions et d'offrir les mêmes opportunités aux participants, quel que soit leur niveau. C'est pourquoi la méthodologie d'enquête du modèle a été spécifiquement développée à partir de la taxonomie de Bloom, qui combine enquête évaluative et méthode additive/delta [45, 46, 51]. L'utilisation de ces techniques, en commençant par une bonne compréhension des questions centrales et des discussions réflexives, encouragera les participants moins expérimentés à participer activement. L'animateur passera ensuite progressivement à une évaluation et une synthèse plus poussées des questions et discussions, permettant ainsi aux participants, qu'ils soient seniors ou juniors, de s'exprimer de manière égale, en fonction de leur expérience antérieure et de leur maîtrise des compétences cliniques ou des scénarios simulés. Cette approche aidera les participants moins expérimentés à participer activement et à tirer profit des expériences partagées par les participants plus expérimentés, ainsi que des interventions de l'animateur du débriefing. Par ailleurs, ce modèle est conçu non seulement pour les groupes de participants aux compétences et niveaux d'expérience variés, mais aussi pour les groupes aux compétences et niveaux d'expérience similaires. Il a été conçu pour faciliter une transition fluide et systématique du groupe, d'une approche axée sur la connaissance et la compréhension à une approche axée sur la synthèse et l'évaluation, afin d'atteindre les objectifs d'apprentissage. La structure et les processus du modèle sont adaptés à la modélisation de groupes de participants aux compétences et niveaux d'expérience différents ou équivalents.
De plus, bien que l'apprentissage par simulation (APS) en soins de santé, combiné à l'apprentissage par renforcement (AR), soit utilisé pour développer le raisonnement clinique et les compétences des praticiens [22, 30, 38], il convient de tenir compte de facteurs pertinents liés à la complexité des cas et aux risques potentiels de surcharge cognitive, notamment lorsque les scénarios d'APS simulent des patients gravement malades et complexes nécessitant une intervention immédiate et une prise de décision critique [2, 18, 37, 38, 47, 48]. À cette fin, il est important de prendre en considération la tendance des participants, qu'ils soient expérimentés ou non, à alterner simultanément entre des systèmes de raisonnement analytique et non analytique lors de leur participation à un APS, et d'établir une approche fondée sur des données probantes qui permette aux étudiants de tous niveaux de participer activement au processus d'apprentissage. Ainsi, le modèle a été conçu de manière à ce que, quelle que soit la complexité du cas simulé présenté, l'animateur s'assure que les connaissances et les prérequis des participants, qu'ils soient débutants ou expérimentés, soient d'abord abordés, puis développés progressivement et de manière réflexive afin de faciliter l'analyse, la synthèse et la compréhension, ainsi que l'évaluation. Cela permettra aux élèves les plus jeunes de consolider leurs acquis et aux élèves plus âgés de synthétiser et d'acquérir de nouvelles connaissances. Ce dispositif répondra aux exigences du raisonnement, en tenant compte de l'expérience et des aptitudes de chaque participant, et adoptera un format général adapté à la capacité des élèves du secondaire à passer simultanément d'un raisonnement analytique à un raisonnement non analytique, optimisant ainsi le raisonnement clinique.
De plus, les animateurs/débriefeurs de simulation peuvent éprouver des difficultés à maîtriser les techniques de débriefing. L'utilisation de scripts de débriefing cognitifs est considérée comme efficace pour améliorer l'acquisition de connaissances et les compétences comportementales des animateurs, comparativement à ceux qui n'utilisent pas de scripts [54]. Les scénarios constituent un outil cognitif qui peut faciliter le travail de modélisation des enseignants et améliorer leurs compétences en matière de débriefing, notamment pour ceux qui sont encore en train de consolider leur expérience [55]. Ils permettent d'obtenir une plus grande facilité d'utilisation et de développer des modèles conviviaux (figures 2 et 3).
L'intégration parallèle des méthodes d'évaluation plus/delta, d'enquête appréciative et de la taxonomie de Bloom n'a pas encore été abordée dans les modèles d'analyse de simulation et de réflexion guidée actuellement disponibles. L'intégration de ces méthodes souligne l'innovation du modèle RLC, qui les réunit dans un format unique pour optimiser le raisonnement clinique et l'apprentissage centré sur l'apprenant. Les formateurs en médecine peuvent tirer profit de la modélisation de l'apprentissage par simulation en groupe à l'aide du modèle RLC pour améliorer et optimiser les capacités de raisonnement clinique des participants. Les scénarios du modèle peuvent aider les formateurs à maîtriser le processus de débriefing réflexif et à renforcer leurs compétences pour devenir des animateurs de débriefing confiants et compétents.
L’évaluation basée sur les simulations (EBS) peut inclure de nombreuses modalités et techniques, notamment l’EBS avec mannequins, les simulateurs de tâches, les simulateurs de patients, les patients standardisés, la réalité virtuelle et la réalité augmentée. Le compte rendu étant un critère de modélisation important, le modèle RLC simulé peut servir de modèle de compte rendu avec ces modalités. De plus, bien que développé pour la discipline infirmière, ce modèle présente un potentiel pour l’EBS interprofessionnelle en santé, soulignant la nécessité de futures recherches pour tester le modèle RLC dans le cadre de la formation interprofessionnelle.
Développement et évaluation d'un modèle RLC post-simulation pour les soins infirmiers dans les unités de soins intensifs simulées. Une évaluation/validation ultérieure du modèle est recommandée afin d'en accroître la généralisation et son utilisation dans d'autres disciplines de soins de santé et dans le cadre de simulations interprofessionnelles.
Le modèle a été élaboré par un groupe de travail conjoint à partir de théories et de concepts établis. Afin d'améliorer sa validité et sa généralisabilité, le recours à des mesures de fiabilité renforcées pour les études comparatives pourrait être envisagé ultérieurement.
Pour minimiser les erreurs de pratique, les praticiens doivent posséder des compétences de raisonnement clinique efficaces afin de garantir une prise de décision clinique sûre et appropriée. L'utilisation de la méthode RLC (Release Learning Center) en simulation basée sur les résultats (SBE) comme technique de débriefing favorise le développement des connaissances et des compétences pratiques nécessaires au développement du raisonnement clinique. Cependant, la nature multidimensionnelle du raisonnement clinique, liée à l'expérience et à l'exposition antérieures, aux variations des capacités, au volume et au flux d'informations, ainsi qu'à la complexité des scénarios de simulation, souligne l'importance de développer des modèles RLC post-simulation permettant une mise en œuvre active et efficace du raisonnement clinique. Négliger ces facteurs peut entraîner un raisonnement clinique sous-développé et sous-optimal. Le modèle RLC a été développé pour prendre en compte ces facteurs et optimiser le raisonnement clinique lors de la participation à des activités de simulation en groupe. Pour atteindre cet objectif, le modèle intègre simultanément une approche d'évaluation par les points positifs et négatifs et l'utilisation de la taxonomie de Bloom.
Les jeux de données utilisés et/ou analysés au cours de la présente étude sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.
Daniel M, Rencic J, Durning SJ, Holmbo E, Santen SA, Lang W, Ratcliffe T, Gordon D, Heist B, Lubarski S, Estrada KA. Méthodes d'évaluation du raisonnement clinique : revue et recommandations de pratique. 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. Comparaison de la littérature sur le raisonnement clinique dans les professions de la santé : une revue exploratoire. BMC Medical Education. 2020;20(1):1–1.
Guerrero JG. Le modèle de raisonnement en pratique infirmière : l’art et la science du raisonnement clinique, de la prise de décision et du jugement en soins infirmiers. 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. Le dialogue d'apprentissage réflexif comme méthode d'apprentissage et d'enseignement clinique en soins intensifs. Journal médical du Qatar. 2020;2019;1(1):64.
Mamed S., Van Gogh T., Sampaio AM, de Faria RM, Maria JP, Schmidt HG. Comment les compétences diagnostiques des étudiants bénéficient-elles de la pratique sur des cas cliniques ? Effets d’une réflexion structurée sur les diagnostics futurs de troubles identiques et nouveaux. Academy of Medical Sciences. 2014;89(1):121–7.
Tutticci N, Theobald KA, Ramsbotham J, Johnston S. Exploration des rôles de l'observateur et du raisonnement clinique dans la simulation : une revue exploratoire. Nurse Education Practice 2022 Jan 20: 103301.
Edwards I, Jones M, Carr J, Braunack-Meyer A, Jensen GM. Stratégies de raisonnement clinique en physiothérapie. Physiotherapy. 2004;84(4):312–30.
Kuiper R, Pesut D, Kautz D. Promouvoir l'autorégulation des compétences de raisonnement clinique chez les étudiants en médecine. Open Journal Nurse 2009;3:76.
Levett-Jones T, Hoffman K, Dempsey J, Jeon SY, Noble D, Norton KA, Roche J, Hickey N. Les « cinq droits » du raisonnement clinique : un modèle pédagogique pour améliorer les compétences cliniques des étudiants en soins infirmiers dans l’identification et la prise en charge des patients à risque. Nursing education today. 2010;30(6):515–20.
Brentnall J, Thackray D, Judd B. Évaluation du raisonnement clinique des étudiants en médecine dans des contextes de stage et de simulation : une revue systématique. International Journal of Environmental Research, Public Health. 2022;19(2):936.
Chamberlain D, Pollock W, Fulbrook P. Normes ACCCN pour les soins infirmiers en soins intensifs : une revue systématique, le développement de preuves et l'évaluation. Emergency Australia. 2018;31(5):292–302.
Cunha LD, Pestana-Santos M, Lomba L, Reis Santos M. Incertitude dans le raisonnement clinique en soins post-anesthésiques : une revue intégrative basée sur des modèles d'incertitude dans des contextes de soins de santé complexes. J Perioperative Nurse. 2022;35(2):e32–40.
Rivaz M, Tavakolinia M, Momennasab M. L'environnement de pratique professionnelle des infirmières en soins intensifs et son association avec les résultats infirmiers : une étude de modélisation par équations structurelles. Scand J Caring Sci. 2021;35(2):609–15.
Suvardianto H, Astuti VV, Compétence. Revue d'échange de pratiques infirmières et de soins intensifs pour les étudiants infirmiers en soins intensifs (JSCC). STRADA MAGAZINE Ilmia Kesehatan. 2020;9(2):686–93.
Liev B, Dejen Tilahun A, Kasyu T. Connaissances, attitudes et facteurs associés à l'évaluation physique chez les infirmières en soins intensifs : une étude transversale multicentrique. Research practice in critical care. 2020;9145105.
Sullivan J., Hugill K., A. Elraush TA, Mathias J., Alkhetimi MO. Mise en œuvre pilote d'un cadre de compétences pour les infirmières et les sages-femmes dans le contexte culturel d'un pays du Moyen-Orient. Nurse education practice. 2021;51:102969.
Wang MS, Thor E, Hudson JN. Tester la validité du processus de réponse dans les tests de cohérence de script : une approche de verbalisation à voix haute. International Journal of Medical Education. 2020;11:127.
Kang H, Kang HY. Les effets de la formation par simulation sur les compétences de raisonnement clinique, la compétence clinique et la satisfaction pédagogique. 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. Utilisation de la modélisation pour préparer et améliorer les réponses aux épidémies de maladies infectieuses telles que la COVID-19 : conseils pratiques et ressources de Norvège, du Danemark et de Grande-Bretagne. Modélisation avancée. 2020 ;5(1) :1–0.
Liose L, Lopreiato J, Founder D, Chang TP, Robertson JM, Anderson M, Diaz DA, Spain AE, éditeurs. (Éditeur associé) et Groupe de travail sur la terminologie et les concepts, Dictionnaire de modélisation des soins de santé – Deuxième édition. Rockville, MD : Agence pour la recherche et la qualité des soins de santé. Janvier 2020 : 20-0019.
Brooks A, Brachman S, Capralos B, Nakajima A, Tyerman J, Jain L, Salvetti F, Gardner R, Minehart R, Bertagni B. Réalité augmentée pour la simulation en santé. Dernières avancées dans les technologies de patients virtuels pour un bien-être inclusif. Gamification and simulation. 2020;196:103–40.
Alamrani MH, Alammal KA, Alqahtani SS, Salem OA. Comparaison des effets de la simulation et des méthodes d'enseignement traditionnelles sur les compétences de pensée critique et la confiance en soi chez les étudiants en soins infirmiers. J Nursing Research Center. 2018;26(3):152–7.
Kiernan LK Évaluer les capacités et la confiance à l'aide de techniques de simulation. Care. 2018;48(10):45.
Date de publication : 8 janvier 2024