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Trasformare la simulazione sanitaria: Da un apprendimento ad alto consumo di risorse a un apprendimento efficiente ed efficace

Stefan Mönk
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Stefan Mönk esplora le sfide della simulazione sanitaria, tra cui la misurazione dei costi e dei risultati. Suggerisce un approccio digitale potenziato e guidato dai dati, con un apprendimento flessibile, diversi metodi di simulazione e un ampio utilizzo dei dati per migliorare la formazione e i risultati dei pazienti, riducendo al contempo la richiesta di risorse. Leggi l’articolo per saperne di più

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Immaginate questo: Siete in un mondo in cui la simulazione non vi sembra un peso. Desiderate maggiori opportunità di apprendimento pratico, un feedback migliore e una comprensione più profonda degli scenari del mondo reale. Ma il problema è che volete anche che sia economicamente vantaggiosa. Benvenuti nel mondo della simulazione sanitaria, dove la missione è rendere l’apprendimento più efficiente ed efficace.

L’efficacia, in parole povere, misura quanto costa raggiungere un obiettivo. Nel campo della simulazione sanitaria, spesso non siamo riusciti a raggiungere l’efficienza. Perché? Innanzitutto perché la simulazione tradizionale richiede una moltitudine di risorse. Pensate all’allestimento di una rappresentazione teatrale: un palcoscenico, attori (o discenti), oggetti di scena e registi (facilitatori). Queste risorse si traducono in spazio, persone, tempo e attrezzature, il che significa in ultima analisi denaro, sia per i costi iniziali che per le spese correnti. Nel settore sanitario, dove le risorse sono già limitate, questo rappresenta una sfida significativa.

Parliamo ora dei risultati. Nella sanità i risultati contano, e molto. La misurazione dell’efficacia della simulazione, tuttavia, presenta sfide particolari. Il modello di Kirkpatrick, un quadro ampiamente accettato per la valutazione dell’apprendimento, delinea quattro livelli: Reazione, Apprendimento, Comportamento e Risultati. Mentre è facile valutare le reazioni dei partecipanti (si sono divertiti con il simulatore?), dimostrare i livelli più alti di efficacia può essere difficile. Il raggiungimento di risultati tangibili nel settore sanitario, come il miglioramento della sicurezza dei pazienti, coinvolge molteplici fattori, che è difficile attribuire esclusivamente alla simulazione. Le configurazioni tradizionali, inoltre, hanno problemi di raccolta, archiviazione, accesso e analisi dei dati, il che ostacola la nostra capacità di misurare i risultati in modo efficace.

Allora, qual è la soluzione? Io propongo un approccio diverso: digitale, basato sui dati, flessibile e incentrato sui risultati. Immaginate la simulazione come parte di un percorso di apprendimento olistico, in cui entra in gioco una volta che gli studenti hanno le conoscenze necessarie. Immaginate la simulazione non limitata a manichini in scala reale, ma offerta in varie forme adatte alle diverse esigenze di formazione. Immaginate un mondo in cui la posizione fisica e gli orari d’ufficio non limitino l’accesso alla simulazione e il feedback sia disponibile quando serve. Pensate a valutazioni basate su criteri di prestazione oggettivi, non su orari rigidi. Immaginate l’impatto che tutto ciò potrebbe avere sull’erogazione dell’assistenza sanitaria: è rivoluzionario.

Ma tutti questi miglioramenti si basano su dati, molti dati. I dati sono un vasto serbatoio in cui gli scienziati (gli educatori) possono pescare alla ricerca di intuizioni. Possono aiutare a identificare le esigenze di formazione che vanno oltre i programmi statici, basandosi sulle prestazioni di grandi gruppi durante la loro formazione. Queste scoperte possono plasmare il futuro dell’istruzione. Se le lacune vengono identificate e colmate, la formazione può adattarsi e gli scenari possono evolvere. Il curriculum diventa una risposta flessibile alle esigenze formative del mondo reale. Poi possiamo avventurarci nei dati sui risultati clinici, ma questo viaggio ci richiede di accettare un certo disagio: il cambiamento non è facile, ma è necessario per la sicurezza e per migliorare i risultati dei pazienti.

La simulazione, sia a livello individuale che sistemico, richiede un numero considerevole di risorse. Per alleggerire il carico, abbiamo bisogno di un approccio ibrido, modulare e digitale. Invece di considerare l’hardware del simulatore come l’unico prodotto, consideratelo una piattaforma per l’innovazione del software. Un ingombro fisico ridotto, combinato con un ampio utilizzo dei dati, è la ricetta per alleggerire la situazione. Volete un apprendimento più esperienziale, uno sviluppo più rapido delle competenze e un sistema sanitario che guarisca davvero? La risposta è un sistema di simulazione potenziato digitalmente che supporti i percorsi dei discenti (ad esempio, CAE Healthcare): un sistema che trasforma la simulazione sanitaria da un’attività che richiede molte risorse a un potente strumento di apprendimento efficace.

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