Att använda SimCapture och SimCapture for Skills hjälpte Penn State University att ändra sitt sätt att uppnå färdighetsmästerskap genom att identifiera brister och underlätta medveten övning med en lärande metod som bygger på kamrat-till-kamrat.

Sjuksköterskeprogram står inför växande press att lindra den pågående bristen på sjuksköterskor och effektivt förbereda sina studenter för dagens vårdrealiteter. För att säkerställa att nya sjuksköterskor är redo har Ross och Carol Nese College of Nursing vid Pennsylvania State University nyligen lagt fokus på att samla in prestandadata i sitt färdighetslaboratorium för sjuksköterskor.

Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE, direktor för simuleringslabb och biträdande lektor vid Penn State, insåg att dessa data kunde spela en nyckelroll i att bedöma studenters kompetens och hjälpa fakulteten att fatta strategiska beslut på program- eller kursnivå.

"Vi ville verkligen börja använda simulering för att identifiera våra brister i läroplanen och se var vi behövde skärpa till saker och hjälpa våra studenter att bli säkra och effektiva praktiker."

- Christopher Garrison, PhD, RN, CNS, CHSE
Direktor, Biträdande Lektor, Pennsylvania State University

Precis som många andra simuleringsprogram för sjuksköterskor hade Penn State traditionellt mätt framgången för sitt program genom enkäter om studentnöjdhet. Även om enkäterna hjälpte till att adressera Kirkpatrick Level 1 genom att mäta studenternas reaktioner på lärandet, gav dessa data inte den insikt i kompetens som de behövde.

"Jag tror att en av utmaningarna i simuleringsgemenskapen är att, typiskt sett, när vi tänker på att samla in utvärderingsdata, är mycket av det som har samlats in på nivån av studentnöjdhet och inte faktisk studentprestandadata," förklarar Chris. "Men vi började inse [att] vi verkligen behövde gå bortom det. Vi behövde titta på vad de faktiska läranderesultaten var och vad våra studenter uppnådde."

Han och hans team ville börja samla in och analysera mer robusta data om läranderesultat. "Vi ville ha något objektivt och giltigt att fatta beslut utifrån," säger han. "[Och] vi ville verkligen ha [en] plattform för att kunna samla in och analysera dessa data."

Dessutom, med de nya AACN Essentials som kräver kompetensbaserad utbildning, visste Chris och hans kollegor att de skulle behöva dessa data för att dokumentera hur studenterna uppfyllde dessa kompetenser.

När Chris och hans team började samla in prestationsdata från sina högteknologiska simulationsscenarier började snart användbara insikter framträda.

De använde Creighton Competency Evaluation Instrument (C-CEI^®), vilket är ett validerat utvärderingsverktyg som mäter effektiviteten av kliniskt lärande i simulerade lärmiljöer. Instrumentet fokuserar på 22 generella omvårdnadsbeteenden inom fyra områden: bedömning, kommunikation, klinisk bedömning, och patientsäkerhet. ”Jag tycker att det är väldigt värdefullt eftersom det är objektivt,” förklarar Chris.

De integrerade Creighton-instrumentet direkt i SimCapture, ett system för simulationshantering. Detta gjorde det enkelt att samla in och analysera utvärderingsdata inom SimCapture-plattformen.

Data från simulationsscenarierna avslöjade att studenterna visade starka kompetenser inom vissa färdigheter. Men vid en djupare analys upptäckte de att studenterna inte nått den nivå de borde inom andra områden – såsom vissa element av säker läkemedelsadministration och att utföra procedurer korrekt.

Dessa insikter fick teamet att fråga sig själva, "Hur kan vi få våra studenter att nå den kompetensnivå de behöver för att praktisera?"

Det var dags att ompröva deras tillvägagångssätt för att lära ut färdigheter.

De data som de samlade in med Creighton-verktyget och SimCapture gjorde det möjligt för Chris och teamet att få en närmare titt på vilka specifika färdigheter som kan kräva mer repetitiv träning. De ville öka övningstillfällena på ett strukturerat sätt, så de introducerade SimCapture for Skills – en lösning som kombinerar effektiviteten av peer-to-peer-lärmetoden med digitala verktyg för bedömning och utvärdering.

Med SimCapture for Skills kunde studenterna träna upprepade gånger på grundläggande sjuksköterskefärdigheter och ge feedback till varandra. Att bygga in bedömningsmallar i SimCapture for Skills-plattformen säkerställde att deltagarna gav varandra korrekt feedback baserat på mallarna. Det var fördelaktigt att låta studenterna bedöma varandra för de olika nyckelelementen som identifierats i mallen, eftersom det förstärkte bästa praxis. "De får faktiskt bättre kvalitetsövning och bättre kvalitetsfeedback," säger han.

SimCapture for Skills gav också Chris och hans team prestationsdata och insikter som de behövde för att finjustera sin undervisning. Tillgängliga rapporter inkluderar prestationsindikatorer på deltagar- och gruppnivå.

"Datan är verkligen hjälpsam när det gäller att titta på var dina studenter tränar. Vad är prestationsnivån?" förklarar han. "Och sedan kan du justera hur du undervisar olika färdigheter när du identifierar brister."

Förutom att öka strukturen på övningstiden insåg Chris och hans kollegor att dessa övningstillfällen behövde integreras i hela läroplanen och inte bara "fronloadas" i början.

"Den stora majoriteten av färdigheter lastades i den grundläggande kursen," delar han. "Jag tror att det är ett felaktigt antagande att när du har godkänt någon som kompetent i din grundkurs eller basutbildning, att de behåller den kompetensen genom hela läroplanen." Även om dessa färdigheter sannolikt kommer att återbesökas under kliniska moment, förklarar han, kan kliniska instruktörer vägleda studenterna när de utför färdigheter som medicinadministration och steril teknik.

Med tiden har Chris och teamet gradvis infört övningstillfällen för kritiska färdigheter genom hela läroplanen för att ge det stöd som behövs för att studenterna ska behärska dem.

Genom att dra nytta av data för att driva sina beslut och ta ett mer medvetet angreppssätt på färdighetskompetens har Penn State framgångsrikt höjt sättet de förbereder sina studenter för praktiken.

Om du är intresserad av att börja samla in och använda mer data i ditt program rekommenderar Chris "att börja smått och bygga vidare på dina framgångar."

Börja där ditt program befinner sig just nu och där behoven finns. [SimCapture]-plattformen är mycket hjälpsam för att möjliggöra insamling av olika faktiska data om dina studenters prestationer. Plattformen erbjuder ett riktigt bra sätt att organisera och samla in dessa data. Men du måste ha en strategisk plan för hur du ska använda dem. Om du bara samlar in datan och sedan inte gör något med den kommer det inte att verkligen hjälpa till att förbättra ditt program."

Tack till Chris Garrison vid Pennsylvania State University för att han delade med sig av sin berättelse