《Nurse Education Today》：Effect of end-of-life care video simulation versus written unfolding case study on nursing students' knowledge, communication attitude, and clinical judgment: A quasi-experimental study
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端末期护理教育中，比较翻转课堂视频模拟与书面案例研究的效果。研究显示两组在知识、态度和临床判断上均有显著提升，但视频模拟组临床判断得分更高（15.51 vs 11.47），虽未达统计学差异。表明整合视频模拟与翻转课堂可能更适应学生多样性需求。
Jennifer A. Fearon-Lynch | Sharon Galloway
罗德岛学院Zvart Onanian护理学院，美国罗德岛州普罗维登斯，02908
摘要
背景
临终关怀是护理教育中的核心概念。大量证据表明，本科护理学生在提供临终关怀方面的准备不足。包括课堂模拟、案例分析展开和翻转课堂在内的主动学习策略已被证明对学习有积极影响，但这些策略在支持临终关怀教学中的应用仍然有限。
目的
我们的目的是确定在课堂教学中使用翻转课堂视频模拟与书面案例分析展开相比，是否能提高大二护理学生对临终关怀的知识、沟通态度和临床判断能力。
参与者
共有151名大二护理学生同意参与研究。其中130名学生完成了所有调查（对照组（CG）68人，干预组（IG）62人）。
方法
对照组接受了包含书面案例分析展开的翻转课堂教学，而干预组除了接受同样的教学外，还额外学习了同一案例的分析视频模拟。研究评估了参与者的临终关怀知识、沟通态度和临床判断能力。数据分析采用了描述性统计、t检验和方差分析方法。
结果
尽管两组在所有三个指标上的得分都随时间显著提高（p = 0.000），但组间没有统计学上的显著差异。在临床判断能力方面，干预组的平均得分更高（15.51分对比11.47分），表明视频模拟对临床判断能力有显著影响。其他两个指标的得分干预组也更高。
结论
将视频模拟案例分析融入翻转课堂教学可以增强学生的临终关怀知识、沟通态度和临床判断能力，从而更好地照顾临终患者。这种综合策略可能更能满足学生多样化的学习需求。
背景
临终关怀是护理教育的核心概念，得到了美国护理学院协会（AACN, 2021）、护理学生教育指南《姑息治疗能力与建议》（CARES, Ferrell等人, 2016）以及医学研究所（IOM, 2015）的认可。护理专业人员具备照顾临终患者的专业能力是道德和法律要求（Ferrell等人, 2016）。护士们花费大量时间直接照顾患者，因此在这方面具有丰富经验。
文献综述
本科护理学生在面对死亡和临终情境时往往缺乏应对能力，在情感上也难以与临终患者及其家人共同面对这一过程（Yoong等人, 2023）。临终关怀涉及患者的生理、心理社会和精神层面，这对护理学生来说是一项复杂且具有挑战性的任务（Henoch等人, 2017; Galloway和Hand, 2017）。教师们需要帮助学生掌握如何提供全面的临终关怀。
理论框架
Kolb的经验学习理论为知识和技能的发展提供了理论基础，该理论通过“具体经验”、“反思观察”、“抽象概念化”和“主动实验”四个阶段来描述学习过程（Kolb, 1984）。Kolb认为“学习是通过经验转化创造知识的过程”（1984, p. 38）。学习的本质在于体验，必须经历学习循环的每个阶段才能真正掌握知识。
目的与设计
本研究的目的是通过比较使用翻转课堂视频模拟与书面案例分析展开的教学方法，来评估大二护理学生在临终关怀知识、沟通态度和临床判断能力方面的差异。
样本与研究地点
研究对象为美国东北部一所州立学院的大二护理学生。研究分为两组进行。
局限性
本研究存在一些局限性：研究仅在一个学术机构进行，可能无法代表所有护理学院的实际情况；样本量可能不足以发现因变量中的细微变化，从而影响结果的普遍性；研究工具的严谨程度也可能影响研究结果的确定性；此外，本研究未收集定性数据，这些数据本可以更好地支持研究结论。
结论
尽管案例分析展开组与视频模拟组在结果上没有统计学差异，但临床判断能力的提升最为明显。总体而言，两组在临终关怀知识、沟通态度和临床判断能力方面都显示出显著进步。这些结果表明，结合使用主动学习策略对提升护理学生的相关能力非常有效。
作者贡献声明
Jennifer A. Fearon-Lynch：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、方法论设计、研究实施、数据分析、概念构建。Sharon Galloway：撰写——审稿与编辑、数据可视化、方法论设计、研究实施、概念构建。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
作者感谢参与研究的学生们，感谢Linda Dame博士提供案例支持，感谢罗德岛学院模拟与创新教授Penny Sadlon博士对模拟设计的审核，以及马萨诸塞大学达特茅斯分校的Kristen A. Sethares博士在统计分析方面提供的帮助。
