Effets d’application et stratégies d’optimisation de l’enseignement par simulation multi-scénario dans l’enseignement pratique des maladies infectieuses

Résumé

Cet essai contrôlé randomisé a évalué l’enseignement par simulation multi-scénario dans l’enseignement des maladies infectieuses chez 121 étudiants en médecine et en soins infirmiers. Comparé à l’enseignement traditionnel, la simulation a amélioré la performance de l’OSCE, le respect des actions critiques, le raisonnement clinique, le travail d’équipe et la sécurité des procédures. Cette approche a efficacement fait le lien entre théorie et pratique sous contraintes de biosécurité et a amélioré les résultats de formation.

Résumé

Cet essai contrôlé randomisé prospectif a évalué l’efficacité de l’enseignement par simulation multi-scénario pour améliorer la compétence pratique des étudiants en médecine et en soins infirmiers lors de la formation aux maladies infectieuses. Un total de 121 élèves ont été assignés au hasard à un groupe de simulation (n = 60) ou à un groupe d’enseignement traditionnel (n = 61). Le programme de simulation couvrait les principaux flux de travail cliniques, notamment le triage, l’isolement, la collecte d’échantillons, la prévention des infections, la gestion responsable des antimicrobiens et la gestion de l’exposition au travail. Les résultats principaux étaient les scores d’examen clinique structuré objectif (OSCE) post-intervention et les taux de conformité aux actions critiques. Les résultats secondaires comprenaient le raisonnement clinique, le travail d’équipe et les compétences en communication, la satisfaction de l’apprenant, l’auto-efficacité, l’engagement et la charge cognitive. Comparé au groupe témoin, le groupe de simulation a obtenu des scores OSCE significativement plus élevés (différence moyenne 8,1 ; IC à 95 %, 5,4–10,9 ; D = 1,14 de Cohen ; P < 0,001) et les taux de conformité aux actions critiques (10,5 % plus élevés ; IC à 95 %, 7,3–13,6 ; d de Cohen = 1,23 ; P < 0,001). Le groupe de simulation a également démontré une amélioration du travail d’équipe, une plus grande satisfaction et auto-efficacité, ainsi qu’une charge cognitive réduite. Ces résultats indiquent que l’enseignement par simulation multi-scénarios améliore la compétence pratique, la performance critique pour la sécurité et les expériences d’apprentissage dans l’éducation aux maladies infectieuses.

Introduction

En tant que branche spécialisée de la médecine clinique, le processus d’enseignement des maladies infectieuses a longtemps été limité par deux facteurs : la sécurité en santé publique et^{la qualité médicale 1,2}. Dans la pratique clinique actuelle de l’enseignement, la forte pathogénicité des maladies infectieuses et les réglementations strictes en biosécurité ont naturellement constitué un obstacle qui limite largement la pratique approfondie des étudiants en médecine dans les services d’isolement de première ligne. Avec l’amélioration continue des normes mondiales de contrôle des infections, le modèle traditionnel d’enseignement au chevet est devenu de plus en plus difficile à répondre aux exigences pour observer en toute sécurité la pratique clinique des étudiants en maladies respiratoires ou hautement virulentes ; il est souvent impossible de mener à bien un processus d’observation^{complet 3}. De plus, la répartition des cas de maladies infectieuses montre une saisonnalité claire, des différences régionales et des épidémies soudaines, ce qui rend difficile pour les étudiants de rencontrer une large gamme de maladies infectieuses durant leur court stage clinique. Ce manque d’opportunités d’exposition de cas crée un fossé important entre les connaissances théoriques et les applications cliniques pratiques pour les étudiants en médecine, notamment lorsqu’il s’agit de maladies infectieuses nouvelles et soudaines. Le manque d’expérience clinique nécessaire est devenu un goulot d’étranglement limitant la formation des professionnels de santé^{publique 4,5}.

L’enseignement traditionnel des maladies infectieuses utilise principalement des cours théoriques ou des supports pédagogiques uniques, et le modèle manque de liens pour former les étudiants en médecine à gérer des situations cliniques complexes. Premièrement, il y a une lacune dans la formation des chaînes de processus. La gestion des maladies infectieuses réelles couvre l’ensemble du processus en boucle fermée, incluant le triage, l’isolement, la collecte d’échantillons, le rapport épidémique, le traitement précis et le suivi post-maladie. Cependant, l’enseignement traditionnel s’est longtemps centré sur le diagnostic étiologique et n’a pas prêté attention aux procédures de signalement prescrites par les lois et règlements ni aux détails opérationnels du contrôle des infections ^6,7. Compte tenu des défis cliniques persistants liés à l’hygiène des mains, à l’utilisation appropriée des EPI et à la conformité critique pour la sécurité, une formation rigoureuse qui mesure et renforce activement ces précautions standards est primordiale pour les praticiens^{débutants 8}. Selon les données d’évaluation pertinentes, le taux d’erreur procédurale des débutants n’ayant pas reçu de formation systématique par simulation et le risque d’exposition professionnelle lors d’opérations cliniques sous des mesures de protection de haut niveau sont significativement plus élevés. Deuxièmement, il existe une superficialité dans le développement des compétences en travail d’équipe. Le traitement des maladies infectieuses repose sur la coopération de plusieurs disciplines médicales, y compris des médecins et infirmiers impliqués dans le travail clinique, le personnel technique et des spécialistes du département des maladies infectieuses dans un^{hôpital 9}. Dans le modèle médical conventionnel, il n’y a généralement qu’un poste de médecin communautaire, et les relations de consultation interdisciplinaire n’ont pas encore été établies. Il n’existe pas de programme unifié entre les différentes étapes de formation, ni d’enseignement systématique en gestion des maladies infectieuses d’urgence. Lors d’une véritable épidémie, les stagiaires montrent souvent un faible degré d’adaptabilité et un manque de sensibilisation à la prévention des^{infections 10,11}.

En réponse aux lacunes de l’enseignement clinique traditionnel, la simulation multi-scénario est devenue une approche éducative à haute fidélité et à faible risque, et constitue désormais une orientation essentielle pour la réforme de l’éducation médicale. Cette approche construit un système de programmes à paliers pour les principaux liens du dépistage ambulatoire initial, de l’isolement en soins intensifs et de la gestion d’urgence de l’exposition au travail, renforçant ainsi les capacités complètes de résolution de problèmes cliniques^{des étudiants en médecine 11}. En plus de l’évaluation de la mémoire des théories de base, plusieurs autres aspects à prendre en compte dans ce critère d’évaluation incluent une amélioration des compétences de pensée critique clinique, le respect des exigences standardisées de prévention et de contrôle des infections, ainsi que la capacité d’adaptation mentale dans des conditions de travail à haute intensité. En effet, des preuves antérieures confirment que la simulation de haute fidélité élève fondamentalement les compétences pratiques de haut niveau, renforçant notamment le jugement clinique et la prise de décision complexe bien au-delà du simple rappel^{des connaissances 12,13}. Les recherches montrent que, grâce à la conception d’enseignement multi-scénario couplée, le temps de prise de décision des étudiants face à des cas atypiques a été efficacement réduit, et leur précision opérationnelle dans un environnement complexe a également été significativement améliorée. Grâce à ce type d’entraînement répété et immersif dans l’environnement de simulation, d’un point de vue objectif, il transforme le sentiment abstrait de protection en mémoire musculaire et développe une habitude protectrice devenue instinctive, compensant ainsi les lacunes d’expérience pratique causées par un travail clinique réel insuffisant. De plus, il a été démontré que la simulation immersive favorise une plus grande satisfaction des apprenants, une plus grande auto-efficacité et un engagement actif, atténuant efficacement le stress associé aux scénarios cliniques à haut^{risque 14, 15, 16}.

Malgré l’adoption croissante de la simulation dans l’enseignement médical, il subsiste un écart de preuves critique concernant son impact quantitatif sur la conformité aux procédures critiques pour la sécurité et la charge cognitive dans la gestion complexe des maladies infectieuses. La nouveauté de cette étude réside dans sa conception de simulation multi-scénarios et couplée au flux de travail, qui intègre un retour d’information en temps réel sur la biosécurité pour cibler spécifiquement les risques d’infection croisée. En conséquence, l’hypothèse principale est que la formation par simulation multi-scénarios surpassera nettement l’enseignement didactique traditionnel en améliorant les compétences pratiques des étudiants, en plus précisément en offrant des scores OSCE plus élevés et une meilleure conformité aux normes de sécurité critiques. De plus, cette étude vise à construire un système d’évaluation dynamique en boucle fermée. Une analyse combinée des données d’examen clinique structuré et objective et des journaux comportementaux issus d’opérations simulées permet d’identifier avec précision les goulots d’étranglement cognitifs et les défauts opérationnels résultant de changements dans diverses situations cliniques chez les étudiants en médecine. Cette étude vise non seulement à montrer les avantages de l’enseignement par simulation multi-scénarios, mais aussi à proposer des stratégies différenciées d’optimisation des voies d’enseignement pour les maladies infectieuses à différentes voies de transmission, basées sur une analyse empirique quantitative^{des données 17}

Protocole

Toutes les procédures impliquant des participants humains ont été menées conformément aux normes éthiques du Conseil d’éthique de l’Hôpital affilié du North Sichuan Medical College et aux principes de la Déclaration d’Helsinki. Le protocole d’étude a été approuvé par le Conseil d’Éthique Institutionnelle de l’Hôpital Affilié du North Sichuan Medical College (Approbation n° 2025ER538-1). Un consentement éclairé écrit a été obtenu de tous les participants avant l’inscription.

1. Recrutement et sélection des participants

1. Obtenez les listes officielles de rotation clinique auprès de l’Hôpital affilié du North Sichuan Medical College durant le semestre académique de printemps. Sélectionnez et recrutez les participants éligibles durant les deux semaines précédant le module de formation aux maladies infectieuses.
2. Limiter l’éligibilité aux étudiants de quatrième ou cinquième année de médecine clinique et d’infirmier, ainsi qu’aux résidents cliniques de première année. Révisez les relevés de notes académiques et les plannings de rotation clinique de tous les candidats en utilisant deux coordinateurs d’enseignement indépendants afin de vérifier le respect des critères d’inclusion.
3. Effectuer des évaluations de qualification pour tous les candidats potentiels conformément aux critères standardisés d’inclusion et d’exclusion.
4. Vérifiez que les participants ont suivi ou suivent actuellement des cours théoriques liés aux maladies infectieuses.
5. Administrez une liste de vérification de base avant la simulation afin de vérifier objectivement que tous les candidats possèdent l’endurance physique et la disponibilité cognitive nécessaires pour supporter un entraînement de scénario à haute intensité. Utilisez cette liste de contrôle standardisée pour confirmer leur capacité à réaliser l’examen clinique structuré et objectif rigoureux sans aucune restriction médicale sous-jacente ni conflit de planning.
6. Obtenir un accord des participants concernant l’enregistrement du processus d’enseignement et la collecte des données, y compris la complétion du questionnaire et la notation des standards.
7. Évaluer les capacités de communication et de travail d’équipe de base à l’aide de la sous-échelle standardisée de communication de l’exercice d’évaluation mini-clinique lors de leur rotation clinique initiale. Excluez les candidats qui obtiennent un score inférieur au seuil établi de 4 sur 9 afin d’assurer des compétences interactives adéquates pour accomplir des tâches simulées de poste.
8. Excluez les participants qui ne sont pas dans la phase de formation spécifiée ou qui ne manquent pas de connaissances de base en théorie des maladies infectieuses.
9. Excluez les individus ayant déjà reçu une formation systématique à simulation multi-scénario qui chevauche fortement l’intervention de l’étude afin d’éviter une contamination par intervention.
10. Excluez ceux qui ont des limitations objectives, telles que les horaires de rotation ou de service empêchant l’accomplissement des heures de cours obligatoires, ou un risque élevé d’absentéisme grave.
11. Collectez des données démographiques et d’apprentissage de base, incluant l’âge, le sexe, le stade de formation, l’expérience du cours sur les maladies infectieuses et l’expérience de formation par simulation.
12. Utilisez ces données de référence pour une analyse descriptive ultérieure et les ajustements statistiques nécessaires¹⁸.

2. Conception et allocation de l’étude

1. Adopter un design d’intervention éducative prospective, randomisée et contrôlée parallèlement afin d’évaluer les effets d’application de l’enseignement par simulation multi-scénarios.
2. Suivez le flux de travail prédéfini de l’étude pour l’inscription des participants, l’allocation des groupes, la prestation des interventions et l’évaluation des résultats. Voir la Figure 1 pour un aperçu du parcours d’étude.
3. Effectuer une randomisation individuelle pour répartir les 121 sujets dépistés dans le groupe d’intervention composé de 60 élèves et le groupe témoin composé de 61 élèves. Générez la séquence d’allocation aléatoire à l’aide d’un générateur de nombres aléatoires basé sur ordinateur avec un ratio de 1 pour 1. Dissimulez cette séquence dans des enveloppes opaques, numérotées séquentiellement et scellées, administrées par un assistant de recherche désigné, totalement indépendant des processus d’enseignement et d’évaluation.
4. Mener la recherche pour les deux groupes dans un environnement d’enseignement standardisé.
5. Complétez les arrangements d’enseignement correspondants pour les deux groupes dans le même cycle pédagogique.
6. Maintenir la comparabilité du contenu pédagogique et des arrangements horaires entre les conditions d’intervention et de contrôle afin de minimiser les interférences causées par les différences de dosage^{dans l’enseignement 19}.

3. Mise en œuvre de la condition de contrôle (enseignement de routine de routine)

1. Dispenser un enseignement de routine sur les maladies infectieuses au groupe témoin afin de refléter le mode d’enseignement courant dans le système éducatif actuel.
2. Standardisez l’exposition éducative en fournissant exactement 16 heures de contact totales réparties équitablement sur un cycle de quatre semaines pour les deux conditions. Maintenir un ratio enseignants/étudiants cohérent de 1:10 sur toutes les sessions afin d’égaliser l’interaction avec les enseignants et d’éviter les biais de dosage pédagogique.
3. Mener des discussions de cas traditionnelles et fournir des explications cliniques dans un amphithéâtre standard de quarante places. Effectuer toute l’instruction théorique et les démonstrations situationnelles en utilisant une approche strictement centrée sur l’enseignant, en allouant exactement quatre heures par session hebdomadaire pour assurer l’équivalence temporelle avec le groupe d’intervention.
4. Fournir des démonstrations de routine de la collecte d’échantillons, des procédures de base de contrôle des infections hospitalières et des techniques d’isolement utilisant des modèles anatomiques statiques et de faible fidélité. Limitez l’engagement de l’apprenant lors de ces démonstrations de routine strictement à l’observation passive et à des démonstrations physiques de base sans aucun stress contextuel immersif.
5. Limitez les composantes pratiques du programme de contrôle à des discussions théoriques sur papier et à une pratique isolée à compétence unique sur des modèles de laboratoire à faible fidélité. Vérifiez que ces apprenants ne participent à aucune simulation intégrée multi-scénario ni à des environnements immersifs de résolution de problèmes cliniques.
6. Prévenir la contamination inter-groupes opérationnellement en programmant les sessions d’intervention et de formation des groupes témoins à des jours totalement différents et en utilisant des installations physiquement séparées du campus.
7. Surveillez strictement la conformité en exigeant que tous les participants inscrits signent un accord de confidentialité formel interdisant le partage de supports pédagogiques ou de détails de scénarios avant l’évaluation finale.

4. Mise en œuvre de l’intervention (enseignement par simulation multi-scénario)

1. Basez la conception globale du cours de simulation sur les processus cliniques réels.
2. Standardiser les tâches pratiques à haute fréquence et à haut risque en unités d’enseignement spécifiques à la formation et à l’évaluation de quantités.
3. Organiser le programme de simulation séquentiellement autour des flux de travail clés des maladies infectieuses, incluant le triage et l’évaluation des risques, la prise de décision sur l’isolement, la collecte d’échantillons, la prévention et le contrôle des infections, la gestion responsable des antimicrobiens et la gestion de l’exposition au travail.
4. Livrez les modules de simulation selon le cadre curriculaire prédéfini et les objectifs de compétences. Voir la Figure 2 pour un aperçu de la structure du programme.
5. Utilisez une méthode de construction basée sur des matrices pour aligner directement les thèmes de scénarios avec les flux de travail pratiques des maladies infectieuses.
6. Attribuer une compétence cible et des critères comportementaux observables prédéfinis à chaque scénario de simulation pour guider l’instruction et l’évaluation.
7. Mettez en œuvre le cadre scénario-compétence tout au long du programme de formation. Voir la Figure 3 pour la correspondance entre les scénarios de simulation et les compétences cibles.
8. Mettre en œuvre les scénarios de simulation selon les paramètres spécifiés dans le Tableau 1. Utilisez des manubrins patients haute fidélité avec signes vitaux programmables et un équipement clinique standard pour créer un environnement de formation clinique réaliste.
9. Organiser la formation en petits groupes de cinq apprenants afin d’assurer un engagement pratique optimal. Planifiez quatre sessions de simulation distinctes par cohorte, en allouant précisément quatre heures par session pour atteindre un total de 16 heures de contact par apprenant.
10. Assurez-vous que toutes les simulations sont facilitées par des médecins seniors titulaires d’une certification formelle d’instructeur en simulation et possédant plus de cinq ans d’expérience clinique en gestion des maladies infectieuses.
11. Réaliser chaque simulation selon un script standardisé contenant les informations du patient, les facteurs de risque, les points de décision, les actions critiques et les exigences de rapport. Suivez le flux de travail prédéfini, de l’évaluation du triage jusqu’à l’isolement, la collecte des échantillons et la communication de transfert. Voir la Figure 4 pour un exemple du script de scénario.
12. Effectuer un scénario clinique continu impliquant la stratification des risques de triage, la prise de décision d’isolement et la remise des tests d’échantillons. Limitez la durée du scénario à 15 à 25 minutes sans interruption afin de reproduire la prise de décision clinique urgente.
13. Appliquez une lotion tracante fluorescente invisible sur des surfaces ou équipements sélectionnés dans l’environnement de simulation. Inspectez les participants et les points de contact environnementaux à l’aide d’un système de lumière ultraviolette de 395 nm immédiatement après des procédures à haut risque, telles que la manipulation d’échantillons ou le retrait des équipements de protection individuelle (EPI).
14. Utilisez les résultats de l’inspection pour identifier les voies de contamination, les étapes d’hygiène des mains oubliées et les zones de contact à haut risque. Fournir un retour visuel immédiat aux participants en fonction des schémas de contamination observés (voir Figure 5).
15. Assignez un instructeur de simulation formé pour surveiller la performance des participants tout au long de chaque scénario à l’aide d’une grille d’évaluation prédéfinie des erreurs critiques. Identifiez les erreurs critiques pour la sécurité, notamment une mauvaise hygiène des mains, une utilisation incorrecte des EPI et des expositions non protégées.
16. Fournir un retour immédiat en cas de violations graves de sécurité en utilisant des scripts standardisés par les instructeurs. Limitez les interventions aux erreurs qui compromettent la sécurité des participants ou interfèrent avec l’atteinte des objectifs d’apprentissage.
17. Effectuez un débriefing structuré immédiatement après chaque séance de simulation. Utilisez le cadre Collecter, Analyser et Résumer (GAS) pour faciliter la réflexion sur la prise de décision clinique, le travail d’équipe, la communication et les pratiques de contrôle des infections.

5. Mesure des résultats et collecte de données

1. Effectuer une évaluation unifiée des résultats pour tous les participants dans la semaine suivant la fin de l’intervention pédagogique.
2. Aveugler tous les évaluateurs de l’OSCE à l’allocation des groupes de participants tout au long du processus d’évaluation.
3. Planifiez les participants des groupes d’intervention et de groupe témoin dans un ordre mixte pendant les séances d’évaluation afin de minimiser la divulgation des allocations.
4. Évaluer la performance des participants à l’aide d’un examen clinique structuré objectif (OSCE) en six stations.
5. Allouez 10 minutes pour l’achèvement de chaque station de l’OSCE.
6. Assignez deux examinateurs indépendants à chaque station et évaluez la performance à l’aide de feuilles de notation standardisées de 100 points.
7. Calculez le coefficient de corrélation intraclasse après l’examen afin d’évaluer la fiabilité entre évaluateurs.
8. Évaluer la conformité aux actions critiques prédéfinies à l’aide de listes de contrôle standardisées de l’OSCE.
9. Triage des scores, stratification du risque selon la précision de la classification du risque, réalisée en moins de 3 minutes.
10. Isolement des scores de prise de décision selon le lancement rapide des procédures appropriées de notification et de signalement.
11. Évaluer la collecte des échantillons selon les procédures correctes d’étiquetage, d’emballage et de double emballage.
12. Notez le retrait des équipements de protection individuelle (EPI) selon le respect de la séquence de retrait prescrite.
13. Évaluer la gestion de l’exposition professionnelle selon la rapidité et l’exhaustivité des procédures de décontamination.
14. Mesurez le respect des comportements critiques pour la sécurité tout au long de l’évaluation de l’OSCE.
15. Évaluez l’hygiène des mains en fonction du moment et de l’exhaustivité des actions d’hygiène des mains.
16. Évaluer l’utilisation des EPI selon la séquence correcte des procédures de port et d’enlèvement.
17. Évaluer la gestion des échantillons selon la conformité aux exigences d’emballage et de transport des échantillons.
18. Évaluer la réponse à l’exposition selon le respect des délais de réponse prédéfinis et des procédures de gestion.
19. Administrez des évaluations de raisonnement et de prise de décision basées sur des scénarios comme indicateurs secondaires des résultats afin d’éviter de se fier uniquement à des questions basées sur la mémoire des connaissances.
20. Observez et évaluez les comportements de communication et de collaboration de l’équipe pendant les scénarios.
21. Évaluer les éléments de communication observables, en se concentrant sur la complétude des informations transmises, la structure de l’expression SBAR (Situation, Contexte, Évaluation, Recommandation), la communication en boucle fermée et les attributions de tâches inter-rôles.
22. Administrez un ensemble complet de questionnaires psychométriques précédemment validés pour recueillir les résultats rapportés par les apprenants, ciblant spécifiquement la satisfaction, l’auto-efficacité, l’engagement actif et la charge cognitive perçue.
23. Assurez-vous que ces instruments établis aient fait l’objet d’une adaptation culturelle rigoureuse et de tests pilotes préliminaires dans le contexte pédagogique local avant leur déploiement officiel. Consultez le tableau 2 pour les preuves de fiabilité et de validité, les méthodes d’acquisition et les critères d’évaluation de tous les outils d’évaluation de la performance.
24. Former tous les évaluateurs lors d’une séance standardisée d’étalonnage de 4 heures. Exiger que chaque évaluateur atteigne une valeur de kappa de Cohen’s >0,80 avant la notation officielle.
25. Utilisez des enregistrements vidéo partiels lors des contrôles d’échantillons pour vérifier la cohérence et la précision des scores de l’examinateur.
26. Désignez des chercheurs spécifiques pour qu’ils anonymisent complètement toutes les données collectées en remplaçant les identifiants personnels par des codes alphanumériques aléatoires. Stockez ces données désidentifiées en toute sécurité sur un serveur cloud institutionnel chiffré, avec un accès protégé par mot de passe réservé uniquement à l’équipe de recherche principale, et conservez ces dossiers pendant une durée obligatoire de conservation de cinq ans afin d’assurer la traçabilité et la conformité.

6. Préparation à l’analyse statistique

1. Calculez les moyennes et les écarts-types (ou médianes et quartiles) pour les variables continues, et présentez les variables catégorielles comme fréquences et pourcentages.
2. Testez toutes les variables de résultat continues pour la normalité à l’aide du test de Shapiro-Wilk avant d’effectuer toute analyse de covariance ou modélisation linéaire généralisée. Ensuite, évaluer l’homogénéité des variances via le test de Levene afin de garantir que toutes les hypothèses statistiques fondamentales sont strictement satisfaites.
3. Contrôle des niveaux de base et des variables de fond clés (par exemple, âge, sexe, stade d’entraînement, expérience préalable des maladies infectieuses) au sein des modèles linéaires afin d’améliorer la robustesse de l’estimation.
4. Analyser les résultats dichotomiques, tels que la conformité aux étapes clés, en utilisant des modèles linéaires généralisés pour les comparaisons entre groupes.
5. Rapporter les tailles d’effet, les rapports de cotes et les intervalles de confiance correspondants pour tous les résultats principaux.
6. Imputer les données de suivi manquantes en utilisant une imputation multiple avec une spécification entièrement conditionnelle. Comparez les ensembles de données imputés et complets dans les analyses de sensibilité.
7. Fixez le niveau de signification à 0,05 pour tous les tests statistiques à deux volets.

Résultats

Caractéristiques de base
Un total de 121 participants ont été inclus dans l’étude, comprenant 60 étudiants du groupe de simulation multi-scénario et 61 du groupe témoin. Les caractéristiques démographiques de base et les expériences d’apprentissage étaient comparables entre les deux groupes. La répartition par âge, la composition par genre, le type de formation, le stade de formation et la répartition des spécialités étaient similaires entre les groupes. Les proportio...

Discussion

À travers un essai contrôlé randomisé prospectif, cette étude a démontré que l’enseignement par simulation multi-scénario est significativement plus efficace que l’enseignement traditionnel pour la pratique des maladies^{infectieuses 20,21}. Le groupe d’intervention a réalisé des progrès considérables dans les scores totaux de l’OSCE, le respect des étapes essentielles, la stratification des risques de triage, la prise de décision d...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
High-fidelity Simulation System	Centre de simulation, Hôpital affilié à l'Université de médecine du Nord du Sichuan	Spécifique au modèle	Formation de simulation multi-scénario pour les maladies infectieuses
Liste de vérification OSCE & Formulaires de notation	Équipe de recherche	Protocole standardisé	Évaluation objective des compétences cliniques et des actions critiques
Formulaires d'enquête par questionnaire	Équipe de recherche	Échelles validées	Évaluation de la satisfaction des apprenants, de l'auto-efficacité et de la charge cognitive
Logiciel de statistique (SPSS)	IBM Corp.	Version 26.0	Analyse statistique des données de résultat