시뮬레이션이 드러낼 수 있는 잠재적 안전 위협의 예시는 무엇인가요? 

제니퍼: 저는 시뮬레이션을 통해 장비를 어디에 저장해야 하는지에 대한 데이터를 확인하여 관행을 바꾸고 더 나은 결과를 얻은 사례를 직접 관찰한 적이 있습니다. 예를 들자면 응급실에서의 낙상 사례입니다. 

제가 직접 관찰한 또 다른 사례는 관행의 변화인데, 신경학적 사례에서 EMS 확인부터 실제 CAT 스캔 진단 시간까지의 시간을 단축하는 것입니다. 실제 운영 전에 이를 연습함으로써 시스템과 안전 조치를 모두 갖추어, 모든 임상의가 안전하도록 하고 – 무엇보다도 환자들이 안전하도록 하는 것입니다. 

유명한 품질 격언 중 하나는 나쁜 시스템이 언제든지 좋은 사람을 이길 수 있다고 말합니다. 과거의 의료 품질 개선을 위한 시뮬레이션 노력은 개인에 너무 치중하고 의료 시스템 개선에 너무 적게 집중했다고 생각하시나요? 

제니퍼: 우리 직업으로서, 그리고 의료 조직의 리더십과 협력하여 의료 전달 시스템에 나쁜 사람들이 있다는 오해가 환자 안전 문제의 원인이라는 점을 바로잡을 중요한 기회가 있습니다. 

사실 우리는 나쁜 시스템에 갇힌 우수한 사람들을 보유하고 있습니다. 이는 지난 25년 이상의 증거뿐만 아니라 1999년 보고서 ‘To Err Is Human’에서도 강조된 중요한 사실입니다. 그리고 이는 우리의 임상의들과 함께하며 무해를 달성하기 위해 우리가 집단적으로 받아들여야 하는 중요한 점입니다.

현재 의료 시뮬레이션에서 지난 25년 동안 우리가 어디에 있었는지, 그리고 우리가 어디로 가고 싶은지를 생각하며 우리가 원하는 곳으로 갈 수 있도록 목적 의식을 가지고 노력하는 것이 매우 흥미롭습니다. 

또한 잠재적 위험 평가와 관련하여, 양방향 사용의 가능성이 있는지 궁금합니다 – 의료 시스템에서 학술적 면허 이전 프로그램으로, 우리가 정보를 공유하고 보다 협력적인 수준에서 환자 안전 문제를 해결하기 위해 협력하는 것이 가능할까요? 

시뮬레이션의 맥락에서 데이터를 성공적으로 수집하고 활용하여 개입 영역을 식별하고 우선순위를 정하고 있습니까? 

제니퍼: 데이터가 이야기를 이끌고 결과를 이끈다는 격언은 시뮬레이션과 잠재적 위험 평가를 다룰 때 그 어느 때보다 진실합니다. 이 데이터는 단순히 숫자와 결과 및 감소로 구성된 정량적인 정보일 뿐만 아니라, 이러한 시뮬레이션이 실습을 어떻게 수정하고 임상가들의 자신감을 높여 더 나은 환자 안전 결과를 달성했는지에 대한 일화적 이야기이기도 합니다. 물론, 환자의 관점에서 이 놀라운 결과를 가능하게 한 집단적인 노력에 대한 이야기 또한 포함됩니다.