Die Verwendung von SimCapture und SimCapture for Skills hat der Penn State University geholfen, ihren Ansatz zur Beherrschung von Fähigkeiten zu verändern, indem Lücken identifiziert und gezielte Übungen durch eine Peer-to-Peer-Lernmethode ermöglicht wurden.

Pflegeprogramme stehen zunehmend unter Druck, den anhaltenden Mangel an Pflegekräften zu mildern und ihre Absolventen effektiv auf die heutigen Anforderungen im Gesundheitswesen vorzubereiten. Um die Einsatzbereitschaft neuer Pflegekräfte zu gewährleisten, hat das Ross and Carol Nese College of Nursing der Pennsylvania State University kürzlich den Fokus auf die Erfassung von Leistungsdaten im Pflegefertigkeitenlabor gelegt.

Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE, Leiter des Simulationslabors und außerordentlicher Lehrprofessor an der Penn State, erkannte, dass diese Daten eine Schlüsselrolle bei der Bewertung der Kompetenz von Studierenden spielen und der Fakultät helfen könnten, strategische Entscheidungen auf programmatischer oder curriculärer Ebene zu treffen.

"Wir wollten wirklich anfangen, Simulationen zu nutzen, um unsere curricularen Lücken zu identifizieren, herauszufinden, wo wir nachbessern müssen, und unseren Studierenden helfen, sichere und effektive Praktiker zu werden."

- Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE
Leiter, außerordentlicher Lehrprofessor, Pennsylvania State University

Wie viele andere Pflege-Simulationsprogramme hatte Penn State den Erfolg ihres Programms traditionell anhand von Umfragen zur Zufriedenheit der Studierenden gemessen. Während diese Umfragen dazu beitrugen, die Kirkpatrick-Stufe 1 durch die Messung der Reaktionen der Studierenden auf das Lernen abzudecken, boten diese Daten nicht die gewünschte Transparenz in Bezug auf Kompetenzen.

"Ich denke, eine der Herausforderungen in der Simulationsgemeinschaft besteht darin, dass typischerweise, wenn wir an die Erfassung von Bewertungsdaten denken, vieles von dem, was gesammelt wurde, sich auf die Zufriedenheit der Studierenden bezieht und nicht auf die tatsächliche Leistung der Studierenden", erklärt Chris. "Aber wir begannen zu erkennen, [dass] wir wirklich darüber hinausgehen mussten. Wir mussten uns ansehen, was die tatsächlichen Lernergebnisse waren und was unsere Lernenden erreicht hatten."

Er und sein Team wollten damit beginnen, robustere Daten zu Lernergebnissen zu sammeln und zu analysieren. "Wir wollten etwas Objektives und Validiertes, um Entscheidungen zu treffen", sagt er. "[Und] wir wollten wirklich eine Plattform haben, um diese Daten erfassen und analysieren zu können."

Darüber hinaus wussten Chris und seine Kollegen, dass sie mit den neuen AACN Essentials, die eine kompetenzbasierte Ausbildung erfordern, diese Daten benötigen würden, um zu dokumentieren, wie die Studierenden diese Kompetenzen erfüllten.

Sobald Chris und sein Team damit begannen, Leistungsdaten aus ihren hochdetaillierten Simulationsszenarien zu sammeln, ließen sich schon bald umsetzbare Erkenntnisse gewinnen.

Sie nutzten das Creighton Competency Evaluation Instrument (C-CEI^®), ein validiertes Bewertungsinstrument, das die Effektivität des klinischen Lernens in Simulationsumgebungen misst. Das Instrument konzentriert sich auf 22 allgemeine Pflegeverhaltensweisen in vier Bereichen: Beurteilung, Kommunikation, klinische Urteilsfähigkeit und Patientensicherheit. „Ich finde es wirklich wertvoll, weil es objektiv ist“, erklärt Chris.

Sie integrierten das Creighton-Instrument direkt in SimCapture, ein System zur Verwaltung von Simulationen. Dies ermöglichte ihnen, die Bewertungsdaten ganz einfach innerhalb der SimCapture-Plattform zu sammeln und zu analysieren.

Die Daten aus den Simulationsszenarien zeigten, dass die Studierenden in einigen Kompetenzen starke Fähigkeiten demonstrierten. Doch bei genauerem Hinsehen stellte sich heraus, dass die Studierenden in anderen Bereichen – zum Beispiel in einigen Aspekten der sicheren Medikamentenverwaltung und beim korrekten Durchführen von Verfahren – noch nicht auf dem erforderlichen Niveau waren.

Diese Erkenntnisse führten dazu, dass sich das Team die Frage stellte: „Wie können wir unsere Studierenden auf das Kompetenzniveau bringen, das sie für die Praxis benötigen?“

Es war an der Zeit, ihre Herangehensweise an das Vermitteln von Fähigkeiten neu zu überdenken.

Die Daten, die sie mit dem Creighton-Instrument und SimCapture gesammelt haben, ermöglichten es Chris und seinem Team, einen genaueren Blick darauf zu werfen, welche spezifischen Fähigkeiten möglicherweise eine häufigere Übung erfordern. Sie wollten die Übungsmöglichkeiten auf strukturierte Weise erhöhen, also setzten sie SimCapture for Skills ein – eine Lösung, die die Effektivität der Peer-to-Peer-Lernmethodik mit digitalen Bewertungs- und Beurteilungswerkzeugen kombiniert.

Mit SimCapture for Skills konnten die Studierenden wiederholt grundlegende Pflegeroutinen trainieren und sich gegenseitig Feedback geben. Das Einbinden von Bewertungskriterien in die SimCapture for Skills-Plattform stellte sicher, dass die Peer-Feedbacks auf den Bewertungskriterien basierten und somit genau waren. Es war vorteilhaft, wenn die Studierenden sich gegenseitig hinsichtlich der verschiedenen wichtigen Elemente im Bewertungsbogen bewerteten, da dies die besten Vorgehensweisen verstärkte. "Sie erhalten tatsächlich qualitativ hochwertigeres Training und qualitativ hochwertigeres Feedback", sagt er.

SimCapture for Skills stellte Chris und seinem Team außerdem die Leistungsdaten und Einblicke zur Verfügung, die sie benötigten, um ihren Unterricht anzupassen. Verfügbare Berichte enthalten Leistungsindikatoren auf Teilnehmer- und Kohortenebene.

"Die Daten sind wirklich hilfreich, um zu sehen, wo die Studierenden üben und wie hoch ihr Leistungsniveau ist", erklärt er. "Und dann können Sie anpassen, wie Sie verschiedene Fähigkeiten unterrichten, wenn Sie Lücken erkennen."

Zusätzlich zur Erhöhung der Struktur der Übungszeit erkannten Chris und seine Kollegen, dass diese Übungsmöglichkeiten in den Lehrplan integriert werden mussten und nicht einfach zu Beginn „vorgezogen” werden sollten.

„Die überwiegende Mehrheit der Fertigkeiten wurde im Grundlagenkurs vermittelt“, erklärt er. „Ich denke, es ist eine falsche Annahme, dass jemand, den man im Grundlagen- oder Basiskurs als kompetent bewertet hat, diese Kompetenz während des gesamten Lehrplans beibehält.“ Während diese Fertigkeiten wahrscheinlich während der Praktika erneut aufgegriffen würden, erklärt er, könnten die Praxisanleiter die Studierenden bei der Durchführung von Fertigkeiten wie Medikamentenverabreichung und steriler Technik anleiten.

Im Laufe der Zeit haben Chris und das Team nach und nach Übungsmöglichkeiten für kritische Fertigkeiten in den Lehrplan integriert, um die notwendige Verstärkung zu bieten, damit die Studierenden diese meistern können.

Indem sie die Macht der Daten nutzen, um ihre Entscheidungsfindung zu leiten, und einen gezielteren Ansatz für die Kompetenzentwicklung verfolgen, hat Penn State erfolgreich die Vorbereitung ihrer Studierenden auf die Praxis verbessert.

Wenn Sie daran interessiert sind, den Weg zu beginnen, mehr Daten in Ihrem Programm zu sammeln und zu nutzen, empfiehlt Chris "klein anzufangen und auf Ihren Erfolgen aufzubauen."

Beginnen Sie dort, wo Ihr Programm gerade steht und wo die Bedürfnisse liegen. Die [SimCapture]-Plattform ist sehr hilfreich, um eine Vielzahl von tatsächlichen Ergebnisdaten zur Leistung Ihrer Studenten zu sammeln. Die Plattform bietet eine wirklich gute Möglichkeit, diese Daten zu organisieren und zu erfassen. Aber Sie müssen einen strategischen Plan haben, wie Sie sie nutzen möchten. Wenn Sie die Daten nur sammeln und dann nichts damit machen, wird es Ihrem Programm nicht wirklich helfen, sich zu verbessern."

Vielen Dank an Chris Garrison von der Pennsylvania State University, dass er seine Geschichte geteilt hat