सिम्युलेटेड डिब्रीफिंग के लिए चिंतनशील अधिगम का एक संवादात्मक मॉडल: सहयोगात्मक डिजाइन और नवाचार प्रक्रियाएं | बीएमसी मेडिकल एजुकेशन

चिकित्सकों के पास उचित और सुरक्षित नैदानिक ​​निर्णय लेने और अभ्यास संबंधी त्रुटियों से बचने के लिए प्रभावी नैदानिक ​​तर्क कौशल होना आवश्यक है। अपर्याप्त नैदानिक ​​तर्क कौशल रोगी की सुरक्षा को खतरे में डाल सकता है और देखभाल या उपचार में देरी कर सकता है, विशेष रूप से गहन चिकित्सा इकाई और आपातकालीन विभागों में। सिमुलेशन-आधारित प्रशिक्षण में रोगी की सुरक्षा बनाए रखते हुए नैदानिक ​​तर्क कौशल विकसित करने के लिए सिमुलेशन के बाद चिंतनशील शिक्षण वार्तालापों का उपयोग एक समीक्षा विधि के रूप में किया जाता है। हालांकि, नैदानिक ​​तर्क की बहुआयामी प्रकृति, संज्ञानात्मक अतिभार के संभावित जोखिम और उन्नत और कनिष्ठ सिमुलेशन प्रतिभागियों द्वारा विश्लेषणात्मक (परिकल्पना-निगमनात्मक) और गैर-विश्लेषणात्मक (सहज ज्ञान) नैदानिक ​​तर्क प्रक्रियाओं के भिन्न उपयोग के कारण, सिमुलेशन के बाद समूह चिंतनशील शिक्षण वार्तालापों में भाग लेकर नैदानिक ​​तर्क को अनुकूलित करने के लिए अनुभव, क्षमताओं, सूचना के प्रवाह और मात्रा से संबंधित कारकों और मामले की जटिलता पर विचार करना महत्वपूर्ण है। हमारा लक्ष्य नैदानिक ​​तर्क अनुकूलन की उपलब्धि को प्रभावित करने वाले कई कारकों पर विचार करते हुए सिमुलेशन के बाद चिंतनशील शिक्षण संवाद के एक मॉडल के विकास का वर्णन करना है।
चिकित्सकों, नर्सों, शोधकर्ताओं, शिक्षकों और रोगी प्रतिनिधियों से मिलकर बने एक सह-डिजाइन कार्य समूह (N = 18) ने सिमुलेशन के बाद की समीक्षा के लिए एक चिंतनशील शिक्षण संवाद मॉडल विकसित करने हेतु क्रमिक कार्यशालाओं के माध्यम से सहयोग किया। सह-डिजाइन कार्य समूह ने सैद्धांतिक और वैचारिक प्रक्रिया तथा बहु-चरण सहकर्मी समीक्षा के माध्यम से इस मॉडल को विकसित किया। माना जाता है कि प्लस/माइनस मूल्यांकन अनुसंधान और ब्लूम के वर्गीकरण का समानांतर एकीकरण सिमुलेशन गतिविधियों में भाग लेने वाले प्रतिभागियों की नैदानिक ​​तर्क क्षमता को अनुकूलित करता है। मॉडल की सतही वैधता और विषयवस्तु वैधता स्थापित करने के लिए विषयवस्तु वैधता सूचकांक (CVI) और विषयवस्तु वैधता अनुपात (CVR) विधियों का उपयोग किया गया।
सिमुलेशन के बाद चिंतनशील अधिगम संवाद मॉडल विकसित और परीक्षण किया गया। यह मॉडल उदाहरणों और स्क्रिप्टिंग मार्गदर्शन द्वारा समर्थित है। मॉडल की प्रत्यक्ष और विषयवस्तु वैधता का आकलन और पुष्टि की गई।
विभिन्न मॉडलिंग प्रतिभागियों के कौशल और क्षमताओं, सूचना के प्रवाह और मात्रा, और मॉडलिंग मामलों की जटिलता को ध्यान में रखते हुए नया सह-डिजाइन मॉडल तैयार किया गया था। माना जाता है कि ये कारक समूह सिमुलेशन गतिविधियों में भाग लेने के दौरान नैदानिक ​​तर्क क्षमता को बेहतर बनाते हैं।
स्वास्थ्य सेवा में नैदानिक ​​तर्क को नैदानिक ​​अभ्यास का आधार माना जाता है [1, 2] और नैदानिक ​​दक्षता का एक महत्वपूर्ण तत्व [1, 3, 4]। यह एक चिंतनशील प्रक्रिया है जिसका उपयोग चिकित्सक अपने सामने आने वाली प्रत्येक नैदानिक ​​स्थिति के लिए सबसे उपयुक्त हस्तक्षेप की पहचान करने और उसे लागू करने के लिए करते हैं [5, 6]। नैदानिक ​​तर्क को एक जटिल संज्ञानात्मक प्रक्रिया के रूप में वर्णित किया गया है जो किसी रोगी के बारे में जानकारी एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने, उस जानकारी के महत्व का मूल्यांकन करने और कार्रवाई के वैकल्पिक तरीकों के मूल्य को निर्धारित करने के लिए औपचारिक और अनौपचारिक सोच रणनीतियों का उपयोग करती है [7, 8]। यह सही समय पर, सही कारण से, सही रोगी के लिए सही कार्रवाई करने के लिए सुराग इकट्ठा करने, जानकारी को संसाधित करने और रोगी की समस्या को समझने की क्षमता पर निर्भर करता है [9, 10]।
सभी स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को अत्यधिक अनिश्चितता की स्थितियों में जटिल निर्णय लेने की आवश्यकता का सामना करना पड़ता है [11]। गहन चिकित्सा और आपातकालीन देखभाल में, ऐसी नैदानिक ​​स्थितियाँ और आपात स्थितियाँ उत्पन्न होती हैं जहाँ जीवन बचाने और रोगी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए तत्काल प्रतिक्रिया और हस्तक्षेप महत्वपूर्ण होते हैं [12]। गहन चिकित्सा अभ्यास में खराब नैदानिक ​​तर्क कौशल और दक्षता नैदानिक ​​त्रुटियों की उच्च दर, देखभाल या उपचार में देरी [13] और रोगी सुरक्षा के जोखिमों [14,15,16] से जुड़ी होती है। व्यावहारिक त्रुटियों से बचने के लिए, चिकित्सकों को सक्षम होना चाहिए और सुरक्षित और उचित निर्णय लेने के लिए प्रभावी नैदानिक ​​तर्क कौशल होना चाहिए [16, 17, 18]। गैर-विश्लेषणात्मक (सहज) तर्क प्रक्रिया पेशेवर चिकित्सकों द्वारा पसंद की जाने वाली तीव्र प्रक्रिया है। इसके विपरीत, विश्लेषणात्मक (परिकल्पना-निगमनात्मक) तर्क प्रक्रियाएँ स्वाभाविक रूप से धीमी, अधिक सोची-समझी और अक्सर कम अनुभवी चिकित्सकों द्वारा उपयोग की जाती हैं [2, 19, 20]। स्वास्थ्य सेवा नैदानिक ​​वातावरण की जटिलता और अभ्यास त्रुटियों के संभावित जोखिम को देखते हुए [14,15,16], सिमुलेशन-आधारित शिक्षा (एसबीई) का उपयोग अक्सर चिकित्सकों को दक्षता और नैदानिक ​​तर्क कौशल विकसित करने के अवसर प्रदान करने के लिए किया जाता है। सुरक्षित वातावरण और रोगी सुरक्षा बनाए रखते हुए विभिन्न चुनौतीपूर्ण मामलों के संपर्क में आना [21, 22, 23, 24]।
सोसाइटी फॉर सिमुलेशन इन हेल्थ (एसएसएच) सिमुलेशन को इस प्रकार परिभाषित करती है: “एक ऐसी तकनीक जो ऐसी स्थिति या वातावरण बनाती है जिसमें लोग अभ्यास, प्रशिक्षण, मूल्यांकन, परीक्षण या मानव प्रणालियों या व्यवहार की समझ प्राप्त करने के उद्देश्य से वास्तविक जीवन की घटनाओं के निरूपण का अनुभव करते हैं।” [23] सुव्यवस्थित सिमुलेशन सत्र प्रतिभागियों को नैदानिक ​​स्थितियों का अनुकरण करने वाले परिदृश्यों में स्वयं को तल्लीन करने का अवसर प्रदान करते हैं, साथ ही सुरक्षा जोखिमों को कम करते हैं [24,25] और लक्षित शिक्षण अवसरों के माध्यम से नैदानिक ​​तर्क का अभ्यास करते हैं [21,24,26,27,28]। एसबीई क्षेत्र के नैदानिक ​​अनुभवों को बढ़ाता है, छात्रों को ऐसे नैदानिक ​​अनुभवों से अवगत कराता है जो उन्होंने वास्तविक रोगी देखभाल सेटिंग्स में अनुभव नहीं किए होंगे [24, 29]। यह एक गैर-धमकी भरा, दोषमुक्त, पर्यवेक्षित, सुरक्षित, कम जोखिम वाला शिक्षण वातावरण है। यह ज्ञान, नैदानिक ​​कौशल, क्षमताओं, आलोचनात्मक सोच और नैदानिक ​​तर्क के विकास को बढ़ावा देता है [22,29,30,31] और स्वास्थ्य पेशेवरों को किसी स्थिति के भावनात्मक तनाव से उबरने में मदद कर सकता है, जिससे सीखने की क्षमता में सुधार होता है [22, 27, 28]। , 30, 32].
एसबीई के माध्यम से नैदानिक ​​तर्क और निर्णय लेने के कौशल के प्रभावी विकास का समर्थन करने के लिए, सिमुलेशन के बाद की डिब्रीफिंग प्रक्रिया के डिजाइन, टेम्पलेट और संरचना पर ध्यान देना आवश्यक है [24, 33, 34, 35]। सिमुलेशन के बाद की चिंतनशील शिक्षण वार्तालाप (आरएलसी) का उपयोग डिब्रीफिंग तकनीक के रूप में किया गया ताकि प्रतिभागियों को चिंतन करने, कार्यों की व्याख्या करने और टीम वर्क के संदर्भ में सहकर्मी समर्थन और समूह सोच की शक्ति का उपयोग करने में मदद मिल सके [32, 33, 36]। समूह आरएलसी के उपयोग से नैदानिक ​​तर्क के अविकसित होने का संभावित जोखिम होता है, विशेष रूप से प्रतिभागियों की विभिन्न क्षमताओं और वरिष्ठता स्तरों के संबंध में। दोहरी प्रक्रिया मॉडल नैदानिक ​​तर्क की बहुआयामी प्रकृति और वरिष्ठ चिकित्सकों द्वारा विश्लेषणात्मक (परिकल्पना-निगमनात्मक) तर्क प्रक्रियाओं का उपयोग करने की प्रवृत्ति और कनिष्ठ चिकित्सकों द्वारा गैर-विश्लेषणात्मक (सहज) तर्क प्रक्रियाओं का उपयोग करने की प्रवृत्ति में अंतर का वर्णन करता है [34, 37]। इन दोहरी तर्क प्रक्रियाओं में विभिन्न स्थितियों के लिए इष्टतम तर्क प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने की चुनौती शामिल है, और यह स्पष्ट नहीं है और विवादास्पद है कि जब एक ही मॉडलिंग समूह में वरिष्ठ और कनिष्ठ प्रतिभागी हों तो विश्लेषणात्मक और गैर-विश्लेषणात्मक विधियों का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए। विभिन्न क्षमताओं और अनुभव स्तरों वाले हाई स्कूल और जूनियर हाई स्कूल के छात्र विभिन्न जटिलताओं के सिमुलेशन परिदृश्यों में भाग लेते हैं [34, 37]। नैदानिक ​​तर्क की बहुआयामी प्रकृति अविकसित नैदानिक ​​तर्क और संज्ञानात्मक अधिभार के संभावित जोखिम से जुड़ी है, विशेष रूप से जब चिकित्सक विभिन्न केस जटिलता और वरिष्ठता स्तरों वाले समूह एसबीई में भाग लेते हैं [38]। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यद्यपि आरएलसी का उपयोग करने वाले कई डिब्रीफिंग मॉडल हैं, इनमें से किसी भी मॉडल को अनुभव, क्षमता, सूचना के प्रवाह और मात्रा, और मॉडलिंग जटिलता कारकों को ध्यान में रखते हुए नैदानिक ​​तर्क कौशल के विकास पर विशेष ध्यान देने के साथ डिज़ाइन नहीं किया गया है [38]। ]। , 39]। इन सभी के लिए एक संरचित मॉडल विकसित करना आवश्यक है जो नैदानिक ​​तर्क क्षमता को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न योगदानों और प्रभावशाली कारकों पर विचार करे, साथ ही पोस्ट-सिमुलेशन आरएलसी को रिपोर्टिंग विधि के रूप में शामिल करे। हम पोस्ट-सिमुलेशन आरएलसी के सहयोगात्मक डिजाइन और विकास के लिए एक सैद्धांतिक और वैचारिक रूप से संचालित प्रक्रिया का वर्णन करते हैं। एसबीई में भागीदारी के दौरान नैदानिक ​​तर्क कौशल को अनुकूलित करने के लिए एक मॉडल विकसित किया गया था, जिसमें नैदानिक ​​तर्क क्षमता के इष्टतम विकास को प्राप्त करने के लिए सहायक और प्रभावशाली कारकों की एक विस्तृत श्रृंखला पर विचार किया गया था।
आरएलसी पोस्ट-सिमुलेशन मॉडल को नैदानिक ​​तर्क, चिंतनशील अधिगम, शिक्षा और सिमुलेशन के मौजूदा मॉडलों और सिद्धांतों के आधार पर सहयोगात्मक रूप से विकसित किया गया था। मॉडल को संयुक्त रूप से विकसित करने के लिए, एक सहयोगात्मक कार्य समूह (एन = 18) का गठन किया गया, जिसमें 10 गहन देखभाल नर्सें, एक गहन चिकित्सा विशेषज्ञ और विभिन्न स्तरों, अनुभव और लिंग के पूर्व में अस्पताल में भर्ती मरीजों के तीन प्रतिनिधि शामिल थे। एक गहन देखभाल इकाई, 2 शोध सहायक और 2 वरिष्ठ नर्स प्रशिक्षक भी इसमें शामिल थे। यह सह-डिजाइन नवाचार स्वास्थ्य सेवा में वास्तविक दुनिया के अनुभव वाले हितधारकों के बीच सहकर्मी सहयोग के माध्यम से डिजाइन और विकसित किया गया है, चाहे वे प्रस्तावित मॉडल के विकास में शामिल स्वास्थ्य सेवा पेशेवर हों या अन्य हितधारक जैसे कि मरीज [40,41,42]। सह-डिजाइन प्रक्रिया में रोगी प्रतिनिधियों को शामिल करने से प्रक्रिया में और अधिक मूल्य जुड़ सकता है, क्योंकि कार्यक्रम का अंतिम लक्ष्य रोगी देखभाल और सुरक्षा में सुधार करना है [43]।
कार्य समूह ने मॉडल की संरचना, प्रक्रियाओं और विषयवस्तु को विकसित करने के लिए छह 2-4 घंटे की कार्यशालाएँ आयोजित कीं। कार्यशाला में चर्चा, अभ्यास और सिमुलेशन शामिल थे। मॉडल के तत्व साक्ष्य-आधारित संसाधनों, मॉडलों, सिद्धांतों और ढाँचों की एक श्रृंखला पर आधारित हैं। इनमें शामिल हैं: रचनावादी अधिगम सिद्धांत [44], द्वैध लूप अवधारणा [37], नैदानिक ​​तर्क लूप [10], प्रशंसात्मक पूछताछ (एआई) विधि [45], और रिपोर्टिंग प्लस/डेल्टा विधि [46]। मॉडल को इंटरनेशनल नर्सेस एसोसिएशन के नैदानिक ​​और सिमुलेशन शिक्षा के लिए INACSL डिब्रीफिंग प्रक्रिया मानकों [36] के आधार पर सहयोगात्मक रूप से विकसित किया गया था और इसे उदाहरणों के साथ मिलाकर एक स्व-व्याख्यात्मक मॉडल बनाया गया था। मॉडल को चार चरणों में विकसित किया गया था: सिमुलेशन के बाद चिंतनशील अधिगम संवाद की तैयारी, चिंतनशील अधिगम संवाद की शुरुआत, विश्लेषण/चिंतन और डिब्रीफिंग (चित्र 1)। प्रत्येक चरण का विवरण नीचे दिया गया है।
मॉडल का प्रारंभिक चरण प्रतिभागियों को अगले चरण के लिए मनोवैज्ञानिक रूप से तैयार करने और उनकी सक्रिय भागीदारी और निवेश को बढ़ाने के साथ-साथ मनोवैज्ञानिक सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है [36, 47]। इस चरण में उद्देश्य और लक्ष्यों का परिचय; आरएलसी की अपेक्षित अवधि; आरएलसी के दौरान सुविधाकर्ता और प्रतिभागियों की अपेक्षाएँ; साइट ओरिएंटेशन और सिमुलेशन सेटअप; सीखने के माहौल में गोपनीयता सुनिश्चित करना, और मनोवैज्ञानिक सुरक्षा को बढ़ाना और मजबूत करना शामिल है। आरएलसी मॉडल के पूर्व-विकास चरण के दौरान सह-डिजाइन कार्य समूह से निम्नलिखित प्रतिनिधि प्रतिक्रियाओं पर विचार किया गया। प्रतिभागी 7: “एक प्राथमिक देखभाल नर्स प्रैक्टिशनर के रूप में, यदि मैं किसी परिदृश्य के संदर्भ के बिना किसी सिमुलेशन में भाग ले रही होती और बुजुर्ग वयस्क उपस्थित होते, तो मैं संभवतः सिमुलेशन के बाद की बातचीत में भाग लेने से बचती, जब तक मुझे यह महसूस न होता कि मेरी मनोवैज्ञानिक सुरक्षा का सम्मान किया जा रहा है। और मैं सिमुलेशन के बाद की बातचीत में भाग लेने से बचती। “सुरक्षित रहें और कोई परिणाम नहीं होंगे।” प्रतिभागी 4: “मेरा मानना ​​है कि शुरू में ही ध्यान केंद्रित करना और बुनियादी नियम स्थापित करना सिमुलेशन के बाद शिक्षार्थियों की मदद करेगा। चिंतनशील शिक्षण वार्तालापों में सक्रिय भागीदारी।”
आरएलसी मॉडल के प्रारंभिक चरणों में प्रतिभागी की भावनाओं का पता लगाना, अंतर्निहित प्रक्रियाओं का वर्णन करना और परिदृश्य का निदान करना, तथा प्रतिभागी के सकारात्मक और नकारात्मक अनुभवों को सूचीबद्ध करना शामिल है, लेकिन विश्लेषण नहीं। इस चरण में मॉडल का निर्माण उम्मीदवारों को स्वयं-उन्मुख और कार्य-उन्मुख होने के लिए प्रोत्साहित करने के साथ-साथ गहन विश्लेषण और गहन चिंतन के लिए मानसिक रूप से तैयार करने के उद्देश्य से किया जाता है [24, 36]। इसका लक्ष्य संज्ञानात्मक अतिभार के संभावित जोखिम को कम करना है [48], विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो मॉडलिंग के विषय में नए हैं और जिनके पास कौशल/विषय के साथ कोई पूर्व नैदानिक ​​अनुभव नहीं है [49]। प्रतिभागियों से सिमुलेटेड मामले का संक्षेप में वर्णन करने और नैदानिक ​​अनुशंसाएँ देने के लिए कहना, सुविधाकर्ता को यह सुनिश्चित करने में मदद करेगा कि समूह के छात्रों को विस्तारित विश्लेषण/चिंतन चरण में जाने से पहले मामले की बुनियादी और सामान्य समझ हो। इसके अतिरिक्त, इस चरण में प्रतिभागियों को सिमुलेटेड परिदृश्यों में अपनी भावनाओं को साझा करने के लिए आमंत्रित करने से उन्हें स्थिति के भावनात्मक तनाव को दूर करने में मदद मिलेगी, जिससे सीखने में वृद्धि होगी [24, 36]। भावनात्मक मुद्दों को संबोधित करने से आरएलसी सुविधाकर्ता को यह समझने में भी मदद मिलेगी कि प्रतिभागियों की भावनाएँ व्यक्तिगत और समूह प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करती हैं, और इस पर चिंतन/विश्लेषण चरण के दौरान गंभीरता से चर्चा की जा सकती है। प्लस/डेल्टा विधि को मॉडल के इस चरण में चिंतन/विश्लेषण चरण के लिए एक प्रारंभिक और निर्णायक कदम के रूप में शामिल किया गया है [46]। प्लस/डेल्टा दृष्टिकोण का उपयोग करके, प्रतिभागी और छात्र दोनों सिमुलेशन के अपने अवलोकन, भावनाओं और अनुभवों को संसाधित/सूचीबद्ध कर सकते हैं, जिन पर मॉडल के चिंतन/विश्लेषण चरण के दौरान बिंदुवार चर्चा की जा सकती है [46]। इससे प्रतिभागियों को नैदानिक ​​तर्क को अनुकूलित करने के लिए लक्षित और प्राथमिकता वाले सीखने के अवसरों के माध्यम से एक मेटाकॉग्निटिव स्थिति प्राप्त करने में मदद मिलेगी [24, 48, 49]। आरएलसी मॉडल के प्रारंभिक विकास के दौरान सह-डिजाइन कार्य समूह से निम्नलिखित प्रतिनिधि प्रतिक्रियाओं पर विचार किया गया था। प्रतिभागी 2: “मेरा मानना ​​है कि आईसीयू में पहले भर्ती हो चुके मरीज के तौर पर, हमें सिमुलेशन में शामिल छात्रों की भावनाओं और संवेदनाओं पर विचार करना चाहिए। मैं यह मुद्दा इसलिए उठा रहा हूँ क्योंकि भर्ती के दौरान मैंने तनाव और चिंता का उच्च स्तर देखा, विशेष रूप से गंभीर देखभाल करने वाले चिकित्सकों और आपातकालीन स्थितियों में। इस मॉडल में सिमुलेशन के अनुभव से जुड़े तनाव और भावनाओं को ध्यान में रखना आवश्यक है।” प्रतिभागी 16: “एक शिक्षक के रूप में, मेरे लिए प्लस/डेल्टा दृष्टिकोण का उपयोग करना बहुत महत्वपूर्ण है ताकि छात्रों को सिमुलेशन परिदृश्य के दौरान अनुभव की गई अच्छी बातों और ज़रूरतों का उल्लेख करके सक्रिय रूप से भाग लेने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके। सुधार के क्षेत्र।”
यद्यपि मॉडल के पिछले चरण महत्वपूर्ण हैं, नैदानिक ​​तर्क क्षमता के अनुकूलन के लिए विश्लेषण/चिंतन चरण सबसे महत्वपूर्ण है। इसे नैदानिक ​​अनुभव, दक्षताओं और मॉडल किए गए विषयों के प्रभाव के आधार पर उन्नत विश्लेषण/संश्लेषण और गहन विश्लेषण प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है; आरएलसी प्रक्रिया और संरचना; संज्ञानात्मक अतिभार से बचने के लिए प्रदान की गई जानकारी की मात्रा; चिंतनशील प्रश्नों का प्रभावी उपयोग; शिक्षार्थी-केंद्रित और सक्रिय अधिगम प्राप्त करने के तरीके। इस बिंदु पर, नैदानिक ​​अनुभव और सिमुलेशन विषयों से परिचितता को अनुभव और क्षमता के विभिन्न स्तरों को समायोजित करने के लिए तीन भागों में विभाजित किया गया है: पहला: कोई पूर्व नैदानिक ​​पेशेवर अनुभव नहीं/सिमुलेशन विषयों से कोई पूर्व परिचय नहीं, दूसरा: नैदानिक ​​पेशेवर अनुभव, ज्ञान और कौशल/मॉडलिंग विषयों से कोई पूर्व परिचय नहीं। तीसरा: नैदानिक ​​पेशेवर अनुभव, ज्ञान और कौशल/मॉडलिंग विषयों से पूर्व परिचय। यह वर्गीकरण एक ही समूह के भीतर विभिन्न अनुभव और क्षमता स्तरों वाले लोगों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए किया गया है, जिससे कम अनुभवी चिकित्सकों द्वारा विश्लेषणात्मक तर्क का उपयोग करने की प्रवृत्ति और अधिक अनुभवी चिकित्सकों द्वारा गैर-विश्लेषणात्मक तर्क कौशल का उपयोग करने की प्रवृत्ति के बीच संतुलन बना रहे [19, 20, 34]। , 37]। आरएलसी प्रक्रिया नैदानिक ​​तर्क चक्र [10], चिंतनशील मॉडलिंग ढांचा [47], और अनुभवात्मक अधिगम सिद्धांत [50] के इर्द-गिर्द संरचित थी। यह कई प्रक्रियाओं के माध्यम से प्राप्त किया जाता है: व्याख्या, विभेदन, संचार, अनुमान और संश्लेषण।
संज्ञानात्मक अतिभार से बचने के लिए, शिक्षार्थी-केंद्रित और चिंतनशील वाक् प्रक्रिया को बढ़ावा देना आवश्यक समझा गया, जिसमें प्रतिभागियों को आत्म-विश्वास प्राप्त करने के लिए चिंतन, विश्लेषण और संश्लेषण हेतु पर्याप्त समय और अवसर प्रदान किए गए। आरएलसी के दौरान संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को डबल-लूप फ्रेमवर्क [37] और संज्ञानात्मक भार सिद्धांत [48] पर आधारित समेकन, पुष्टिकरण, आकार देने और समेकन प्रक्रियाओं के माध्यम से संबोधित किया जाता है। एक संरचित संवाद प्रक्रिया का होना और चिंतन के लिए पर्याप्त समय देना, जिसमें अनुभवी और अनुभवहीन दोनों प्रतिभागियों को ध्यान में रखा जाए, संज्ञानात्मक भार के संभावित जोखिम को कम करेगा, विशेष रूप से प्रतिभागियों के विभिन्न पूर्व अनुभवों, जोखिमों और क्षमता स्तरों वाले जटिल सिमुलेशन में। दृश्य के बाद, मॉडल की चिंतनशील प्रश्न पूछने की तकनीक ब्लूम के वर्गीकरण मॉडल [51] और प्रशंसात्मक पूछताछ (एआई) विधियों [45] पर आधारित है, जिसमें मॉडल सुविधाकर्ता चरण-दर-चरण, सुकराती और चिंतनशील तरीके से विषय तक पहुँचता है। ज्ञान-आधारित प्रश्नों से शुरू करते हुए प्रश्न पूछें और तर्क से संबंधित कौशल और मुद्दों को संबोधित करें। यह प्रश्न पूछने की तकनीक सक्रिय सहभागिता और प्रगतिशील सोच को प्रोत्साहित करके नैदानिक ​​तर्क क्षमता के अनुकूलन को बेहतर बनाएगी, जिससे संज्ञानात्मक अतिभार का जोखिम कम होगा। आरएलसी मॉडल के विकास के विश्लेषण/चिंतन चरण के दौरान सह-डिजाइन कार्य समूह से प्राप्त निम्नलिखित प्रतिनिधि प्रतिक्रियाओं पर विचार किया गया। प्रतिभागी 13: “संज्ञानात्मक अतिभार से बचने के लिए, हमें सिमुलेशन के बाद सीखने की बातचीत में सूचना की मात्रा और प्रवाह पर विचार करने की आवश्यकता है, और ऐसा करने के लिए, मुझे लगता है कि छात्रों को चिंतन करने और बुनियादी बातों से शुरू करने के लिए पर्याप्त समय देना महत्वपूर्ण है। ज्ञान बातचीत और कौशल को बढ़ावा देता है, फिर मेटाकॉग्निशन प्राप्त करने के लिए ज्ञान और कौशल के उच्च स्तरों की ओर बढ़ता है।” प्रतिभागी 9: “मेरा दृढ़ विश्वास है कि एप्रिसिएटिव इंक्वायरी (एआई) तकनीकों का उपयोग करके प्रश्न पूछने की विधियाँ और ब्लूम के वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करके चिंतनशील प्रश्न पूछने से सक्रिय अधिगम और शिक्षार्थी-केंद्रितता को बढ़ावा मिलेगा, जबकि संज्ञानात्मक अतिभार के जोखिम की संभावना कम होगी।” मॉडल के डिब्रीफिंग चरण का उद्देश्य आरएलसी के दौरान उठाए गए अधिगम बिंदुओं का सारांश प्रस्तुत करना और यह सुनिश्चित करना है कि अधिगम उद्देश्यों की प्राप्ति हो। प्रतिभागी 8: "यह बहुत महत्वपूर्ण है कि शिक्षार्थी और प्रशिक्षक दोनों ही अभ्यास में आगे बढ़ने से पहले विचार करने योग्य सबसे महत्वपूर्ण मुख्य विचारों और प्रमुख पहलुओं पर सहमत हों।"
प्रोटोकॉल संख्या (MRC-01-22-117) और (HSK/PGR/UH/04728) के तहत नैतिक स्वीकृति प्राप्त की गई थी। मॉडल की उपयोगिता और व्यावहारिकता का मूल्यांकन करने के लिए इसे तीन पेशेवर गहन देखभाल सिमुलेशन पाठ्यक्रमों में परीक्षण किया गया था। मॉडल की सतही वैधता का आकलन एक सह-डिजाइन कार्य समूह (N = 18) और शैक्षिक निदेशकों के रूप में कार्यरत शैक्षिक विशेषज्ञों (N = 6) द्वारा किया गया था ताकि दिखावट, व्याकरण और प्रक्रिया से संबंधित मुद्दों को ठीक किया जा सके। सतही वैधता के बाद, विषय-वस्तु वैधता का निर्धारण वरिष्ठ नर्स शिक्षकों (N = 6) द्वारा किया गया था, जो अमेरिकन नर्सेस क्रेडेंशियलिंग सेंटर (ANCC) द्वारा प्रमाणित थे और शैक्षिक योजनाकारों के रूप में कार्यरत थे, और (N = 6) जिनके पास 10 वर्षों से अधिक का शिक्षा और शिक्षण अनुभव था। कार्य अनुभव का आकलन शैक्षिक निदेशकों (N = 6) द्वारा किया गया था। मॉडलिंग का अनुभव। विषय-वस्तु वैधता का निर्धारण विषय-वस्तु वैधता अनुपात (CVR) और विषय-वस्तु वैधता सूचकांक (CVI) का उपयोग करके किया गया था। सीवीआई का अनुमान लगाने के लिए लॉशे विधि [52] का उपयोग किया गया, और सीवीआर का अनुमान लगाने के लिए वाल्ट्ज़ और बॉसेल विधि [53] का उपयोग किया गया। सीवीआर परियोजनाएं आवश्यक और उपयोगी हैं, लेकिन अनिवार्य या वैकल्पिक नहीं हैं। सीवीआई को प्रासंगिकता, सरलता और स्पष्टता के आधार पर चार-बिंदु पैमाने पर आंका जाता है, जिसमें 1 = अप्रासंगिक, 2 = कुछ हद तक प्रासंगिक, 3 = प्रासंगिक और 4 = अत्यंत प्रासंगिक है। सतही और विषयवस्तु वैधता की पुष्टि के बाद, व्यावहारिक कार्यशालाओं के अलावा, मॉडल का उपयोग करने वाले शिक्षकों के लिए मार्गदर्शन और प्रशिक्षण सत्र आयोजित किए गए।
कार्य समूह गहन देखभाल इकाइयों में एसबीई में भागीदारी के दौरान नैदानिक ​​तर्क कौशल को अनुकूलित करने के लिए एक पोस्ट-सिमुलेशन आरएलसी मॉडल विकसित और परीक्षण करने में सक्षम था (चित्र 1, 2, और 3)। सीवीआर = 1.00, सीवीआई = 1.00, जो उचित फेस और कंटेंट वैलिडिटी को दर्शाता है [52, 53]।
यह मॉडल समूह एसबीई के लिए बनाया गया था, जहाँ समान या भिन्न स्तर के अनुभव, ज्ञान और वरिष्ठता वाले प्रतिभागियों के लिए रोमांचक और चुनौतीपूर्ण परिदृश्यों का उपयोग किया जाता है। आरएलसी वैचारिक मॉडल को आईएनएसीएसएल उड़ान सिमुलेशन विश्लेषण मानकों [36] के अनुसार विकसित किया गया था और यह शिक्षार्थी-केंद्रित और स्व-व्याख्यात्मक है, जिसमें हल किए गए उदाहरण (चित्र 1, 2 और 3) शामिल हैं। मॉडलिंग मानकों को पूरा करने के लिए मॉडल को जानबूझकर विकसित किया गया और चार चरणों में विभाजित किया गया: संक्षिप्त जानकारी से शुरू होकर, चिंतनशील विश्लेषण/संश्लेषण और अंत में सूचना और सारांश। संज्ञानात्मक अतिभार के संभावित जोखिम से बचने के लिए, मॉडल के प्रत्येक चरण को जानबूझकर अगले चरण के लिए एक पूर्वापेक्षा के रूप में डिज़ाइन किया गया है [34]।
आरएलसी में भागीदारी पर वरिष्ठता और समूह सामंजस्य कारकों के प्रभाव का पहले अध्ययन नहीं किया गया है [38]। सिमुलेशन अभ्यास में डबल लूप और संज्ञानात्मक अतिभार सिद्धांत की व्यावहारिक अवधारणाओं को ध्यान में रखते हुए [34, 37], यह महत्वपूर्ण है कि एक ही सिमुलेशन समूह में विभिन्न अनुभव और क्षमता स्तरों वाले प्रतिभागियों के साथ समूह एसबीई में भाग लेना एक चुनौती है। सूचना की मात्रा, प्रवाह और सीखने की संरचना की उपेक्षा, साथ ही हाई स्कूल और जूनियर हाई स्कूल दोनों के छात्रों द्वारा तीव्र और धीमी संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का एक साथ उपयोग संज्ञानात्मक अतिभार का संभावित जोखिम पैदा करता है [18, 38, 46]। आरएलसी मॉडल विकसित करते समय इन कारकों को ध्यान में रखा गया था ताकि अविकसित और/या उप-इष्टतम नैदानिक ​​तर्क से बचा जा सके [18, 38]। यह ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है कि वरिष्ठता और क्षमता के विभिन्न स्तरों के साथ आरएलसी आयोजित करने से वरिष्ठ प्रतिभागियों के बीच प्रभुत्व प्रभाव उत्पन्न होता है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि उन्नत प्रतिभागी बुनियादी अवधारणाओं को सीखने से बचते हैं, जो युवा प्रतिभागियों के लिए मेटाकॉग्निशन प्राप्त करने और उच्च-स्तरीय सोच और तर्क प्रक्रियाओं में प्रवेश करने के लिए महत्वपूर्ण है [38, 47]। आरएलसी मॉडल को प्रशंसात्मक पूछताछ और डेल्टा दृष्टिकोण [45, 46, 51] के माध्यम से वरिष्ठ और कनिष्ठ नर्सों को शामिल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इन विधियों का उपयोग करते हुए, विभिन्न क्षमताओं और अनुभव स्तरों वाले वरिष्ठ और कनिष्ठ प्रतिभागियों के विचारों को आइटम दर आइटम प्रस्तुत किया जाएगा और डिब्रीफिंग मॉडरेटर और सह-मॉडरेटर द्वारा चिंतनशील रूप से चर्चा की जाएगी [45, 51]। सिमुलेशन प्रतिभागियों के इनपुट के अलावा, डिब्रीफिंग फैसिलिटेटर यह सुनिश्चित करने के लिए अपना इनपुट जोड़ता है कि सभी सामूहिक अवलोकन प्रत्येक सीखने के क्षण को व्यापक रूप से कवर करते हैं, जिससे नैदानिक ​​तर्क को अनुकूलित करने के लिए मेटाकॉग्निशन को बढ़ाया जा सके [10]।
आरएलसी मॉडल का उपयोग करके सूचना प्रवाह और अधिगम संरचना को एक व्यवस्थित और बहु-चरणीय प्रक्रिया के माध्यम से संबोधित किया जाता है। इसका उद्देश्य डिब्रीफिंग फैसिलिटेटर्स की सहायता करना और यह सुनिश्चित करना है कि प्रत्येक प्रतिभागी अगले चरण में जाने से पहले प्रत्येक चरण में स्पष्ट और आत्मविश्वास से बोले। मॉडरेटर चिंतनशील चर्चाओं को आरंभ करने में सक्षम होगा जिसमें सभी प्रतिभागी भाग लेंगे, और एक ऐसे बिंदु पर पहुंचेंगे जहां विभिन्न वरिष्ठता और क्षमता स्तरों के प्रतिभागी अगले बिंदु पर जाने से पहले प्रत्येक चर्चा बिंदु के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं पर सहमत हों [38]। इस दृष्टिकोण का उपयोग करने से अनुभवी और सक्षम प्रतिभागियों को अपने योगदान/अवलोकन साझा करने में मदद मिलेगी, जबकि कम अनुभवी और सक्षम प्रतिभागियों के योगदान/अवलोकन का मूल्यांकन और चर्चा की जाएगी [38]। हालांकि, इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, फैसिलिटेटर्स को चर्चाओं को संतुलित करने और वरिष्ठ और कनिष्ठ प्रतिभागियों के लिए समान अवसर प्रदान करने की चुनौती का सामना करना पड़ेगा। इस उद्देश्य के लिए, ब्लूम के वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करके मॉडल सर्वेक्षण पद्धति को जानबूझकर विकसित किया गया था, जो मूल्यांकन सर्वेक्षण और योगात्मक/डेल्टा विधि को जोड़ता है [45, 46, 51]। इन तकनीकों का उपयोग करके और मुख्य प्रश्नों/चिंतनशील चर्चाओं के ज्ञान और समझ से शुरुआत करके, कम अनुभवी प्रतिभागियों को चर्चा में सक्रिय रूप से भाग लेने के लिए प्रोत्साहित किया जा सकेगा। इसके बाद, सुविधाकर्ता धीरे-धीरे प्रश्नों/चर्चाओं के मूल्यांकन और संश्लेषण के उच्च स्तर पर आगे बढ़ेगा, जिसमें दोनों पक्षों को अपना योगदान देना होगा। वरिष्ठ और कनिष्ठ प्रतिभागियों को उनके पूर्व अनुभव और नैदानिक ​​कौशल या सिमुलेटेड परिदृश्यों के अनुभव के आधार पर समान अवसर मिलेगा। यह दृष्टिकोण कम अनुभवी प्रतिभागियों को सक्रिय रूप से भाग लेने और अधिक अनुभवी प्रतिभागियों द्वारा साझा किए गए अनुभवों के साथ-साथ डिब्रीफिंग सुविधाकर्ता के इनपुट से लाभ उठाने में मदद करेगा। दूसरी ओर, यह मॉडल न केवल विभिन्न प्रतिभागी क्षमताओं और अनुभव स्तरों वाले एसबीई के लिए, बल्कि समान अनुभव और क्षमता स्तरों वाले एसबीई समूह के प्रतिभागियों के लिए भी डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल समूह को ज्ञान और समझ पर ध्यान केंद्रित करने से संश्लेषण और मूल्यांकन पर ध्यान केंद्रित करने की ओर सुचारू और व्यवस्थित रूप से आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया था, ताकि सीखने के लक्ष्यों को प्राप्त किया जा सके। मॉडल की संरचना और प्रक्रियाएं विभिन्न और समान क्षमताओं और अनुभव स्तरों वाले मॉडलिंग समूहों के अनुरूप बनाई गई हैं।
इसके अतिरिक्त, यद्यपि स्वास्थ्य सेवा में आरएलसी के साथ एसबीई का उपयोग चिकित्सकों में नैदानिक ​​तर्क और दक्षता विकसित करने के लिए किया जाता है [22,30,38], फिर भी, मामले की जटिलता और संज्ञानात्मक अधिभार के संभावित जोखिमों से संबंधित प्रासंगिक कारकों को ध्यान में रखा जाना चाहिए, विशेष रूप से जब प्रतिभागी एसबीई परिदृश्यों में भाग लेते हैं जो अत्यधिक जटिल, गंभीर रूप से बीमार रोगियों का अनुकरण करते हैं जिन्हें तत्काल हस्तक्षेप और महत्वपूर्ण निर्णय लेने की आवश्यकता होती है [2,18,37,38,47,48]। इस उद्देश्य के लिए, एसबीई में भाग लेते समय अनुभवी और कम अनुभवी दोनों प्रतिभागियों की विश्लेषणात्मक और गैर-विश्लेषणात्मक तर्क प्रणालियों के बीच एक साथ स्विच करने की प्रवृत्ति को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है, और एक साक्ष्य-आधारित दृष्टिकोण स्थापित करना आवश्यक है जो पुराने और युवा दोनों छात्रों को सीखने की प्रक्रिया में सक्रिय रूप से भाग लेने की अनुमति देता है। इस प्रकार, मॉडल को इस तरह से डिज़ाइन किया गया था कि प्रस्तुत किए गए अनुकरणित मामले की जटिलता की परवाह किए बिना, सुविधाकर्ता को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वरिष्ठ और कनिष्ठ दोनों प्रतिभागियों के ज्ञान और पृष्ठभूमि की समझ के पहलुओं को पहले कवर किया जाए और फिर विश्लेषण, संश्लेषण और समझ को सुविधाजनक बनाने के लिए धीरे-धीरे और प्रतिवर्ती रूप से विकसित किया जाए। इससे छोटे विद्यार्थियों को अपनी सीखी हुई बातों को मजबूत करने और सुदृढ़ बनाने में मदद मिलेगी, और बड़े विद्यार्थियों को नए ज्ञान को संश्लेषित करने और विकसित करने में सहायता मिलेगी। यह तर्क प्रक्रिया की आवश्यकताओं को पूरा करेगा, जिसमें प्रत्येक प्रतिभागी के पूर्व अनुभव और क्षमताओं को ध्यान में रखा जाएगा, और इसका एक सामान्य प्रारूप होगा जो हाई स्कूल और जूनियर हाई स्कूल के विद्यार्थियों की विश्लेषणात्मक और गैर-विश्लेषणात्मक तर्क प्रणालियों के बीच एक साथ आगे बढ़ने की प्रवृत्ति को संबोधित करेगा, जिससे नैदानिक ​​तर्क का अनुकूलन सुनिश्चित होगा।
इसके अतिरिक्त, सिमुलेशन सुविधाकर्ताओं/डीब्रीफर्स को सिमुलेशन डीब्रीफिंग कौशल में महारत हासिल करने में कठिनाई हो सकती है। ऐसा माना जाता है कि संज्ञानात्मक डीब्रीफिंग स्क्रिप्ट का उपयोग करने वाले सुविधाकर्ताओं के ज्ञान प्राप्ति और व्यवहार कौशल में सुधार करने में स्क्रिप्ट का उपयोग न करने वालों की तुलना में अधिक प्रभावी होते हैं [54]। परिदृश्य एक संज्ञानात्मक उपकरण है जो शिक्षकों के मॉडलिंग कार्य को सुगम बना सकता है और डीब्रीफिंग कौशल में सुधार कर सकता है, विशेष रूप से उन शिक्षकों के लिए जो अभी भी अपने डीब्रीफिंग अनुभव को सुदृढ़ कर रहे हैं [55]। अधिक उपयोगिता प्राप्त करें और उपयोगकर्ता के अनुकूल मॉडल विकसित करें। (चित्र 2 और चित्र 3)।
प्लस/डेल्टा, प्रशंसात्मक सर्वेक्षण और ब्लूम टैक्सोनॉमी सर्वेक्षण विधियों के समानांतर एकीकरण पर वर्तमान में उपलब्ध सिमुलेशन विश्लेषण और निर्देशित चिंतन मॉडलों में अभी तक ध्यान नहीं दिया गया है। इन विधियों का एकीकरण आरएलसी मॉडल की नवीनता को उजागर करता है, जिसमें नैदानिक ​​तर्क क्षमता और शिक्षार्थी-केंद्रितता को अनुकूलित करने के लिए इन विधियों को एक ही प्रारूप में एकीकृत किया गया है। चिकित्सा शिक्षक प्रतिभागियों की नैदानिक ​​तर्क क्षमता को बेहतर बनाने और अनुकूलित करने के लिए आरएलसी मॉडल का उपयोग करके समूह एसबीई (SBE) का मॉडलिंग करके लाभ उठा सकते हैं। मॉडल के परिदृश्य शिक्षकों को चिंतनशील डिब्रीफिंग की प्रक्रिया में महारत हासिल करने और आत्मविश्वासपूर्ण और सक्षम डिब्रीफिंग सुविधाकर्ता बनने के लिए उनके कौशल को मजबूत करने में मदद कर सकते हैं।
एसबीई में कई अलग-अलग तौर-तरीके और तकनीकें शामिल हो सकती हैं, जिनमें मैनीकिन-आधारित एसबीई, टास्क सिमुलेटर, पेशेंट सिमुलेटर, मानकीकृत रोगी, वर्चुअल और ऑगमेंटेड रियलिटी शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं। यह देखते हुए कि रिपोर्टिंग एक महत्वपूर्ण मॉडलिंग मानदंड है, इन तरीकों का उपयोग करते समय सिमुलेटेड आरएलसी मॉडल को रिपोर्टिंग मॉडल के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। इसके अलावा, हालांकि यह मॉडल नर्सिंग अनुशासन के लिए विकसित किया गया था, लेकिन इसमें अंतर-पेशेवर स्वास्थ्य सेवा एसबीई में उपयोग की क्षमता है, जो अंतर-पेशेवर शिक्षा के लिए आरएलसी मॉडल का परीक्षण करने हेतु भविष्य के अनुसंधान प्रयासों की आवश्यकता को उजागर करता है।
एसबीई गहन चिकित्सा इकाइयों में नर्सिंग देखभाल के लिए पोस्ट-सिमुलेशन आरएलसी मॉडल का विकास और मूल्यांकन। अन्य स्वास्थ्य देखभाल विषयों और अंतर-पेशेवर एसबीई में मॉडल के उपयोग की व्यापक प्रयोज्यता बढ़ाने के लिए भविष्य में मॉडल के मूल्यांकन/सत्यापन की अनुशंसा की जाती है।
इस मॉडल को सिद्धांत और अवधारणा के आधार पर एक संयुक्त कार्य समूह द्वारा विकसित किया गया था। मॉडल की वैधता और सामान्यीकरण में सुधार के लिए, भविष्य में तुलनात्मक अध्ययनों के लिए उन्नत विश्वसनीयता उपायों के उपयोग पर विचार किया जा सकता है।
अभ्यास में होने वाली त्रुटियों को कम करने के लिए, चिकित्सकों के पास प्रभावी नैदानिक ​​तर्क कौशल होना आवश्यक है ताकि वे सुरक्षित और उचित नैदानिक ​​निर्णय ले सकें। एसबीई आरएलसी को एक डिब्रीफिंग तकनीक के रूप में उपयोग करने से नैदानिक ​​तर्क विकसित करने के लिए आवश्यक ज्ञान और व्यावहारिक कौशल को बढ़ावा मिलता है। हालांकि, नैदानिक ​​तर्क की बहुआयामी प्रकृति, जो पूर्व अनुभव और जानकारी, क्षमता में परिवर्तन, सूचना की मात्रा और प्रवाह, और सिमुलेशन परिदृश्यों की जटिलता से संबंधित है, सिमुलेशन के बाद आरएलसी मॉडल विकसित करने के महत्व को उजागर करती है, जिसके माध्यम से नैदानिक ​​तर्क को सक्रिय रूप से और प्रभावी ढंग से लागू किया जा सकता है। इन कारकों की अनदेखी करने से नैदानिक ​​तर्क का विकास कमज़ोर और अपर्याप्त हो सकता है। आरएलसी मॉडल को समूह सिमुलेशन गतिविधियों में भाग लेते समय नैदानिक ​​तर्क को अनुकूलित करने के लिए इन कारकों को ध्यान में रखते हुए विकसित किया गया था। इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, मॉडल एक साथ प्लस/माइनस मूल्यांकन संबंधी पूछताछ और ब्लूम के वर्गीकरण का उपयोग करता है।
वर्तमान अध्ययन के दौरान उपयोग किए गए और/या विश्लेषण किए गए डेटासेट उचित अनुरोध पर संबंधित लेखक से प्राप्त किए जा सकते हैं।
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