Forschungsartikel
Diese Studie untersucht, wie simulationsbasiertes Lernen (SBL) Pflegekräfte darauf vorbereitet, risikoreiche gastrointestinale Notfälle zu bewältigen. Insgesamt verbesserte SBL das Wissen, die Teamarbeit und das Selbstvertrauen der Pflegekräfte im Vergleich zum traditionellen Unterricht, während die Auswirkungen auf technische Fähigkeiten und berufliche Verantwortung unterschiedlich waren. Diese Ergebnisse unterstützen die Integration von Simulationstraining in die Ausbildung der Notfallpflege.
Simulationsbasiertes Lernen (SBL) wird zunehmend in die Pflegeausbildung integriert, um die Vorbereitung auf Notfälle zu verbessern. Gastrointestinale (GI) Notfälle stellen klinische Szenarien mit hohem Einsatz dar, die eine schnelle Beurteilung, effektive Entscheidungsfindung und koordinierte Teamarbeit erfordern. Diese systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse bewertete die Wirksamkeit von SBL in der Notfallpflegeausbildung, mit besonderer Relevanz für gastroenterolinale klinische Szenarien. Recherchen bei PubMed, Scopus, Web of Science und Embase identifizierten Studien, die SBL mit nicht-simulationsbasierten Lehrmethoden verglichen haben. Standardisierte Mittelwertdifferenzen (Hedges' g) wurden mit Random-Effects-Modellen mit begrenzter Maximum-Likelihood-(REML)-Schätzung und Knapp–Hartung-Anpassung zusammengefasst. Die Heterogenität wurde mittels Q-,τ-2- undI2-Statistiken bewertet, und der Publikationsbias wurde mittels Funnel Plots und Eggers Regressionstest bewertet. Acht Studien mit 986 Teilnehmern wurden eingeschlossen. Gepoolte Analysen zeigten positive Effekte von SBL auf den Wissenserwerb (g = 0,31, 95 % KI: 0,12–0,50), Teamarbeit (g = 0,66, 95 % KI: 0,18–1,14) und Selbstvertrauen (g = 1,05, 95 % KI: 0,62–1,49). Die Auswirkungen auf das klinische Denken (g = 0,17, 95%-KI: -0,21–0,55), berufliche Verantwortung (g = 0,27, 95%-KI: -0,11–0,65) und Fähigkeitsleistung (g = -0,39, 95%-KI: -0,85–0,07) waren inkonsistent und erreichten keine statistische Signifikanz. Die Heterogenität war in allen Endpunktsdomänen signifikant (I2 > 97 %). Insgesamt kann SBL Wissen, Teamarbeit und Selbstvertrauen in der Notfallpflegeausbildung verbessern, einschließlich Kompetenzen, die für gastroenterolinale klinische Szenarien relevant sind. Die geringe Anzahl der eingeschlossenen Studien und die extreme Heterogenität zwischen den Ergebnissen rechtfertigen jedoch eine vorsichtige Interpretation der Ergebnisse. Die Auswirkungen von SBL auf technische Fähigkeiten, klinisches Denken und berufliche Verantwortung bleiben unklar und erfordern weitere Untersuchungen.
Magen-Darm-Notfälle wie akute Blutungen im oberen Magen-Darm-Intestinalbereich (GI), Perforationen oder schnelle Blutdruckabfälle aufgrund von Magen-Darm-Verlusten erfordern schnelle Entscheidungen und schnelles Handeln. Wenn solche Fälle auftreten, wird die Rolle der Krankenschwester unerlässlich, beginnend mit einer Erstuntersuchung und fortgesetzter Nachsorge, Unterstützung beim Eingriff und das Pflegeteam auf dem Laufenden. Eine Reihe von Studien hat die Bedeutung von Simulationstraining untersucht, um Pflegekräfte auf den Umgang mit solch hochintensiven Situationen auszustatten. Nielsen et al. zeigten, dass validierte Endoskopie-Simulatoren effektiv zwischen Anfängern und Experten unterscheidenkönnen 1. Rong und Ning berichteten, dass Pflegepraktikanten, die Blended-Teaching-Modelle mit Simulation verwendeten, sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten verbesserten2. Wang et al. beobachteten signifikante Fortschritte im Wissen und in der klinischen Praxis, nachdem Studierende an in situ Notfallsimulationenteilgenommen hatten 3. Darüber hinaus können laut Yang und Liu kooperatives Szenario-Simulation in Kombination mit problembasiertem Lernen in Bezug auf kritisches Denken, berufliche Verantwortung und Teamarbeit effektiver sein4.
Magen-Darm-Notfälle unterscheiden sich von vielen anderen akuten klinischen Erkrankungen. Sie sind häufig chaotisch, da sie eine hämodynamische Instabilität, ein Stoffwechselungleichgewicht und mögliche Beteiligung mehrerer Organe haben. Klinische Symptome können vage sein, und wenn Patienten nicht schnell eingesetzt werden, verschlimmern sie sich meist schnell. Im Vergleich zu einigen Trauma- oder Herznotfällen, die oft standardisierten Schritt-für-Schritt-Protokollen folgen, erfordern GI-Notfälle ein geschärftes klinisches Urteilsvermögen, Situationsbewusstsein und interdisziplinäre Teamarbeit. Hier bietet simulationsbasiertes Training eine kontrollierte Umgebung, in der Kliniker schnelle Entscheidungsfindung und teambasierte Reaktionen in unsicheren Situationen trainieren können. Doch selbst mit dem fortgesetzten Einsatz von Simulation in der Pflegeausbildung konzentriert sich die meiste verfügbare Forschung auf Themen wie Herz-Lungen-Wiederbelebung, Traumaversorgung oder allgemeine Notfallvorsorge. Die Belege zu GI-bezogenen Notfällen bleiben begrenzt und fragmentiert. Daher synthetisiert diese Übersicht Evidenz sowohl aus GI-orientierten als auch aus gemischten Notfallsimulationsstudien, um Bildungsergebnisse für gastrointestinale Notfallpflege besser zu verstehen.
Magen-Darm-Notfälle beinhalten auch Bildungsanforderungen, die sich von denen vieler anderer Notfalleinrichtungen unterscheiden. Pflegekräfte, die akute Magen-Darm-Blutungen, Perforationen, Darmverschluss oder endoskopiebedingte Komplikationen behandeln, müssen eine schnelle Patientenbeurteilung, hämodynamische Überwachung, Verfahrensunterstützung, Blutproduktverabreichung und kontinuierliche Kommunikation mit multidisziplinären Teams integrieren. Diese Szenarien erfordern oft gleichzeitige technische, kognitive und Teamarbeitskompetenzen unter Bedingungen diagnostischer Unsicherheit und klinischer Instabilität. Daher können Bildungsmaßnahmen, die in breiteren Notfallpflegekontexten wirksam sind, die besonderen Herausforderungen der gastrointestinalen Notfallversorgung nicht vollständig adressieren. Eine gezielte Bewertung des simulationsbasierten Lernens in diesem Kontext ist daher gerechtfertigt, um Kompetenzen zu identifizieren, die besonders von Simulationstraining profitieren könnten.
Die verfügbare Forschung ist vielversprechend; Die Beweislage ist jedoch widersprüchlich. Es wird angenommen, dass simulationsbasiertes Lernen (SBL) den Wissenserwerb und das Selbstvertrauen der Lernenden häufiger stärkt als die Forschungsergebnisse zu technischen Fähigkeiten und beruflichem Verhalten, was durch systematische Übersichtsarbeiten 5,6 gestützt wird. Mehrere Studien haben Verbesserungen des Selbstvertrauens nach simulationsbasierten Interventionen berichtet, aber andere zeigen keine oder kaum Veränderungen 7,8. Die Ergebnisse technischer Fähigkeiten folgen demselben Muster, wobei bestimmte Interventionen die Wirksamkeit melden und andere unentschiedene oder schlechte Ergebnisseberichten 9. Diese Unterschiede könnten durch Unterschiede im Studiendesign, den Teilnehmereigenschaften, der Simulationstreue, den Instrumenten zur Ergebnismessung und der Bildungsumgebung erklärt werden. Daher stehen Pädagogen und politische Entscheidungsträger vor der Herausforderung, die Gesamtwirksamkeit von SBL in der GI-Notfallpflege zu ermitteln. Um diese Unsicherheiten zu begegnen, wurde ein metaanalytischer Ansatz verfolgt. Die Metaanalyse ermöglicht die Integration verfügbarer quantitativer Evidenz, um eine genauere Schätzung der aggregierten Wirkung der Simulation über verschiedene Kompetenzbereiche hinweg zu liefern. Ziel dieser Studie war es daher, die Auswirkungen von SBL auf die Notfallvorsorge und -reaktion in der Pflegeausbildung zu bewerten, mit besonderem Schwerpunkt auf Kompetenzen, die für gastrointestinale Notfallversorgung relevant sind. Es wurden sechs Ergebnisbereiche bewertet: Wissenserwerbung, Leistungsfähigkeit, Teamarbeit, klinisches Denken, berufliche Verantwortung und Selbstvertrauen.
Skalierbarkeit und Kosteneffektivität sind ebenfalls wichtige Überlegungen, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs) und anderen ressourcenarmen Umgebungen. Obwohl hochpräzise Simulatoren den Realismus erhöhen können, können geringere Ansätze wie standardisierte Patienten, Tabletop-Szenarien und gemischte Modelle kosteneffizientere und logistisch praktikablere Alternativen bieten. Diese Überlegungen sind besonders relevant in Kontexten wie China, wo Pflegeausbildungssysteme Bildungsqualität, Zugänglichkeit und Skalierbarkeit in Einklang bringen müssen.
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Studiendesign und Berichterstattung
Diese systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse wurde durchgeführt, um die Wirksamkeit von simulationsbasiertem Lernen (SBL) für Notfallvorsorge und -reaktion in der Pflegeausbildung zu bewerten, mit besonderem Fokus auf gastrointestinale (GI)-bezogene Notfallszenarien. Das Ziel war es, standardisierte Effektgrößen über sechs vordefinierte Lernbereiche hinweg zu synthetisieren: Wissenserwerbung, Fähigkeitsleistung, Teamarbeit, klinisches Denken, berufliche Verantwortung und Selbstvertrauen. Die Überprüfung wurde gemäß den Richtlinien der Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 durchgeführt und berichtet.
Datenquellen und Suchstrategie
Die Literaturrecherche umfasste eine systematische Suche in PubMed, Scopus, Web of Science und Embase. Es wurde eine Kombination aus kontrollierten Vokabeln und Freitext-Schlüsselwörtern verwendet, darunter Pflege, simulationsbasiertes Lernen, Notfall- oder Akutversorgung sowie Magen-Darm-Erkrankungen. Boolesche Operatoren wurden eingesetzt, um die Präzision zu verbessern (z. B. "Stillen" UND "Simulation" UND "Notfall" UND ("gastrointestinal" ODER "Magen-Darm-Blutung" ODER "Bauchschmerzen")). Zusätzlich wurde eine manuelle Auswahl von Literaturverzeichnissen aus geeigneten Studien durchgeführt, um weitere relevante Artikel zu identifizieren.
Die Suche umfasste alle in den ausgewählten Datenbanken verfügbaren Datensätze von Beginn bis März 2026. Vollständige datenbankspezifische Suchstrategien, einschließlich Schlüsselwörter, boolesche Operatoren und Suchfilter, sind in ergänzender Tabelle 1 dargestellt.
Die erste Datenbanksuche ergab 540 Datensätze. Nach der Entfernung von 180 doppelten Datensätzen wurden 360 Artikel anhand von Titel und Abstract geprüft. Davon wurden 300 Einträge aufgrund von Irrelevanz ausgeschlossen. Sechzig Volltextartikel wurden auf ihre Berechtigung geprüft, von denen 52 ausgeschlossen wurden (28 wegen unzureichender quantitativer Daten und 24 wegen fehlender Vollständigtextverfügbarkeit oder Nicht-Englischsprache). Insgesamt erfüllten acht Studien alle Zulassungskriterien und wurden in die abschließende systematische Übersichtsarbeit sowie die explorative quantitative Synthese aufgenommen. Zwei Gutachter prüften unabhängig voneinander Titel und Abstracts, gefolgt von einer Volltextbewertung potenziell geeigneter Studien. Meinungsverschiedenheiten bezüglich der Studienberechtigung wurden durch Diskussion und Konsens beigelegt.
Zulassungskriterien
Studien wurden eingeschlossen, wenn sie Pflegestudierende oder praktizierende Pflegekräfte einschrieben und simulationsbasierte Lerninterventionen mit Blick auf Notfallreaktionen bewerteten. Geeignete Studien umfassten entweder gastrointestinal fokussierte Simulationsszenarien oder breitere Notfallpflege-Simulationsprogramme mit Bezug zu gastrointestinaler Beurteilung, -management, Verfahren oder Patientenversorgung. Vergleichsgruppen umfassten vorlesungsbasierten Unterricht, Standardunterricht oder routinemäßige klinische Ausbildung. Studien mussten extrahierbare Ergebnisse nach der Intervention für mindestens einen vordefinierten Bereich berichten, darunter Wissen, Leistungsfähigkeit, Teamarbeit, klinisches Denken, berufliche Verantwortung oder Selbstvertrauen. Randomisierte kontrollierte Studien, quasi-experimentelle Studien und andere kontrollierte vergleichende Designs waren für die Aufnahme geeignet.
Datenextraktion und Ergebnisharmonisierung
Zwei Prüfer extrahierten unabhängig voneinander die Daten mithilfe eines standardisierten Extraktionsformulars. Extrahierte Informationen umfassten Autorenname, Veröffentlichungsjahr, Land, Studiendesign, Stichprobengröße, Teilnehmercharakteristika, Details zur Simulation der Intervention und des Vergleichs sowie berichtete Ergebnismaße. Die quantitativen Daten umfassten die Mittelwerte nach der Intervention, Standardabweichungen und Stichprobengrößen für jede Studiengruppe.
Ergebnismaße wurden in sechs vordefinierte Bereiche unterteilt: Wissenserwerbung, Leistungsfähigkeit, Teamarbeit, klinisches Denken, berufliche Verantwortung und Selbstvertrauen. Die meisten Endpunkte wurden direkt gemäß den in den ursprünglichen Studien berichteten Definitionen zugewiesen. In einer kleinen Anzahl von Fällen wurden die unter alternativen Labels berichteten Ergebnisse entsprechend ihrem primären Bildungskonzept neu klassifiziert, um die Vergleichbarkeit zwischen den Studien zu verbessern. Klassifizierungsentscheidungen wurden unabhängig von zwei Forschern überprüft und durch Konsens entschieden. Dieses Harmonisierungsverfahren basierte auf etablierten Rahmenwerken für die metaanalytische Synthese von Bildungsergebnissen11. Obwohl dieser Ansatz die Konsistenz zwischen den Studien verbesserte, kann ein gewisser Grad an konzeptueller Überschneidung oder Fehlklassifikation des Ergebnisses nicht vollständig ausgeschlossen werden. Die Begründung für alle neu klassifizierten Ergebnisse ist in ergänzender Tabelle 2 dargestellt.
Berechnung der Effektgröße
Standardisierte Mittelwertdifferenzen wurden als Hedges' g mit entsprechenden 95%-Konfidenzintervallen (KI) für jedes Ergebnis berechnet. Hedges' g wurde ausgewählt, um eine kleine Stichprobenverzerrung zu korrigieren und ist geeignet, um kontinuierliche Ergebnisse mit verschiedenen Instrumenten zu synthetisieren12. Bei Bedarf wurden die gemeldeten Statistiken mit Standardformeln in standardisierte Mittelwertdifferenzen umgewandelt.
Statistische Analyse und Datensynthese
Random-Effects-Modelle wurden verwendet, um gepoolte Effekte zu berechnen, um sowohl innerhalb der Studie als auch zwischen Studienvariationen zu berücksichtigen. Um konservativere und zuverlässigere Konfidenzintervalle zu erhalten, insbesondere wenn die Metaanalyse auf einer kleinen Anzahl von Studien basiert, wurde die Begrenzte Maximum-Likelihood-(REML)-Schätzung mit Knapp–Hartung-Anpassung verwendet. Zur Bestimmung der statistischen Heterogenität wurden die Cochran-Q-Statistik, τ2 (Varianz zwischen den Studien) und die Statistik I2 , die das Ausmaß der Gesamtvariation aufgrund von Heterogenität und nicht durch Stichprobenfehler misst, verwendet. Zwei Werte, die über 75 % lagen, wurden als Zeichen einer großen Heterogenität angesehen.
Waldflächen wurden erstellt, um einzelne Studieneffektgrößen visuell darzustellen und Schätzungen über die Ergebnisbereiche hinweg zu bündeln. Die Robustheit der gebündelten Ergebnisse wurde durch Sensitivitätsanalysen untersucht, um Studien mit unklaren methodologischen Merkmalen auszulassen. Subgruppenanalysen wurden basierend auf dem Studiendesign (randomisiert vs. quasi-experimentell) und der Simulationstreue (hoch vs. niedrig) durchgeführt, sofern die Daten es zuließen. Alle statistischen Analysen wurden mit R-Software (Version 4.3.1) und dem Metafor-Paket durchgeführt. Ein beidseitiger p-Wert < 0,05 wurde als statistisch signifikant angesehen.
Bewertung des Publikationsbiases
Funnelplots wurden verwendet, um visuelle Belege für Publikationsbias und Effekte kleiner Studien zu bewerten, und der Egger-Regressionstest wurde verwendet, um statistische Belege für diesen Effekt zu bewerten. Der Egger-Test wurde verwendet, um die Asymmetrie des Funnelplots zu bewerten, bei der die standardisierte Effektgröße auf ihrem Standardfehler regressiert wurde; Ein bedeutender Abhörpunkt deutete auf das Vorhandensein von Publikationsverzerrung13 hin. Die Funnelplot-Asymmetrie wurde mit Vorsicht betrachtet, da sie auch durch erhebliche Heterogenität oder methodologische Schwankungen verursacht werden kann und nicht durch selektive Veröffentlichung14.
Verzerrungsrisiko und Beweissicherheit
Jede eingeschlossene Studie wurde mit einem modifizierten ROBINS-I-Rahmenwerk auf das Verzerrungsrisiko geprüft. Ein modifizierter ROBINS-I-Rahmen wurde angewandt, um Bildungsinterventionsstudien zu ermöglichen. Die Bewertung bewertete Verzerrungen, die sich aus Teilnehmerauswahl, Interventionsklassifikation, fehlenden Ergebnisdaten, Ergebnismessung und selektiver Berichterstattung ergeben. Die Bereiche, die Abweichungen von den beabsichtigten Interventionen betreffen, wurden vereinfacht, da die eingeschlossenen Studien hauptsächlich auf bildungsbezogene statt auf klinische Interventionen bezogen. Die Verzerrungsrisikobewertungen variierten je nach methodologischer Domäne (Tabelle 1). Die meisten Studien zeigten ein geringes Risiko für unvollständige Ergebnisdaten und selektive Berichterstattung; Dennoch wurden aufgrund der pädagogischen Natur der Interventionen häufig moderate Bedenken hinsichtlich der Teilnehmerauswahl, Zuteilungsverfahren und Blindings festgestellt. Insgesamt wurden die meisten Studien als moderat verzerrt eingestuft, während die prospektive Validierungsstudie von Nielsen et al. ein geringeres Gesamtrisikoprofil zeigte. Das Vertrauen in alle Evidenzen für jeden Ergebnisbereich wurde mit dem Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE)-Ansatz bewertet, der die Einschränkungen der Studien, Inkonsistenz, Ungenauigkeit und Indirektheit berücksichtigt (Tabelle 2).
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Studienauswahl
Die umfassende Suchstrategie identifizierte zunächst 540 Datensätze aus vier Datenbanken. Nach der Entfernung von 180 doppelten Artikeln wurden 360 Titel und Abstracts überprüft. Zu diesem Zeitpunkt wurden 300 Datensätze ausgeschlossen, weil sie keine pflegende Populationen betrafen, keine simulationsbasierten Interventionen enthielten oder sich nicht auf Notfall- oder GI-Szenarien konzentrierten. Dieser Auswahlprozess führte dazu, dass 60 Volltextartik...
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Diese systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse legt nahe, dass simulationsbasiertes Lernen (SBL) selektive Vorteile in mehreren Bereichen der Notfallpflegeausbildung bieten kann, mit besonderer Relevanz für Kompetenzen im Zusammenhang mit gastrointestinaler (GI) Notfallversorgung. Die konsistentesten positiven Effekte wurden beim Wissenserwerb, Teamarbeit und Selbstvertrauen beobachtet, während die Ergebnisse zu Fähigkeitsleistung, klinischem Denken und beruflicher Verantwortung we...
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Der Autor erklärt keinen Interessenkonflikt
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| Embase | Elsevier | https://www.embase.com | Literaturdatenbank |
| metafor package | R Foundation/CRAN | https://cran.r-project.org/package=metafor | Metaanalyse-Paket |
| PubMed | National Library of Medicine | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov | Literaturdatenbank |
| R (v4.3.1) | R Foundation for Statistical Computing | https://www.r-project.org | Statistische Analyse |
| Scopus | Elsevier | https://www.scopus.com | Literaturdatenbank |
| Web of Science | Clarivate | https://www.webofscience.com | Literaturdatenbank |
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