eLearning az öngyilkosság megelőzésére
2023. november 25. frissítette: Doyanne Darnell, University of Washington
Az öngyilkosság-megelőzési tréning eLearning megközelítésének formatív értékelése
A WISE (Workplace Integrated Support & Education) projekt fejlesztési és kísérleti kutatást foglal magában egy e-learning tréning létrehozására az öngyilkossági biztonsági tervezésről, amelyet olyan új készségfejlesztő technológiákkal bővítenek, amelyek integrálhatók az orvosi, sebészeti, kórházi betegeket kiszolgáló nővérek rutin munkafolyamatába. vagy traumás sérülés okai.
Ez a tanulmány ennek az eLearning képzésnek a kezdeti verzióját próbálja ki, és adatokat gyűjt a képzés és összetevőinek elfogadhatóságáról, valamint az ápolók képzésben való részvételéről.
Az értékelés tájékoztatja a képzés iterációit.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Befejezve
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Tanulmány típusa
Beavatkozó
Beiratkozás (Tényleges)
19
Fázis
- Nem alkalmazható
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Tanulmányi helyek
-
-
Washington
-
Seattle, Washington, Egyesült Államok, 98104
- Harborview Medical Center
-
-
Részvételi kritériumok
A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
18 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)
Egészséges önkénteseket fogad
Igen
Leírás
Bevételi kritériumok:
- A Harborview Medical Center akut vagy intenzív osztályain dolgozó ápolónők
Kizárási kritériumok:
-
Tanulási terv
Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
- Elsődleges cél: Megelőzés
- Kiosztás: N/A
- Beavatkozó modell: Egyetlen csoportos hozzárendelés
- Maszkolás: Nincs (Open Label)
Fegyverek és beavatkozások
Résztvevő csoport / kar |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Kísérleti: A WISE eLearning tréning projekt az öngyilkosság-biztonsági tervezésről
|
A képzés tartalmaz egy web-alapú didaktikát az öngyilkosság-biztonsági tervezésről, interaktív gyakorlatot a mikrokészségek tanácsadásában chatbottal, a szerepjáték biztonsági tervezést szabványosított pácienssel, valamint a biztonsági tervezési tanácsadási készségek számítógépes kódrendszerből generált automatizált visszajelzéseinek áttekintését.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Képzés elfogadhatóságának önjelentése – Képzés után
Időkeret: Közvetlenül a képzés befejezése után
|
A tanulmányhoz létrehozott 4 tételes önbevallási mérőszám az összes képzési komponenssel kapcsolatos elégedettséget értékeli egy Likert-féle skálán, amely 0 = egyáltalán nem elégedett 4 = teljesen elégedett.
|
Közvetlenül a képzés befejezése után
|
|
Képzés elfogadhatóságról szóló önjelentés – 6 hónapos nyomon követés
Időkeret: 6 hónappal a képzés befejezése után
|
A tanulmányhoz létrehozott 4 tételes önbevallási mérőszám az összes képzési komponenssel kapcsolatos elégedettséget értékeli egy Likert-féle skálán, amely 0 = egyáltalán nem elégedett 4 = teljesen elégedett.
|
6 hónappal a képzés befejezése után
|
|
Képzési elköteleződés önjelentése – Képzés után
Időkeret: Közvetlenül azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
A nyomozók a képzési tevékenységek saját bevallású befejezését 4 elemes mérőszámmal gyűjtik össze.
A résztvevők egy 0-tól 100-ig terjedő csúszó skálán számolnak be arról, hogy az egyes képzési tevékenységek hány százalékát vélik befejezni.
|
Közvetlenül azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
|
Résztvevő megtartása
Időkeret: 6 hónappal a képzés befejezése után
|
A résztvevők százaléka megmaradt a vizsgálati követés során
|
6 hónappal a képzés befejezése után
|
|
Képzési elfogadhatóság – Rendszerhasználati skála Bot Emily kliens számára
Időkeret: Egyszer, közvetlenül az egyes képzési technológiák használata után
|
A System Usability Scale, egy Likert-típusú értékelési skálát használó önbeszámoló mérőszám, a két technológiai képzési komponens elfogadhatóságát értékeli: Client Bot Emily és Lyssn Advisor. A Client Bot Emily egy virtuális páciens/csevegőbot egy öngyilkos páciens személyiségével. Az ápolónők csevegnek Emilyvel, és gyakorolják a nyílt végű kérdések feltevésének és az Emily által tett kijelentések elmélkedésének készségeit. A Lyssn Advisor egy online platform, amely automatikusan kódolja a hang- vagy videofelvételek átiratait a tanácsadói készségekhez; Az ápolónők ezután bejelentkeznek a platformra, hogy megtekintsék pontszámaikat, amely visszajelzést ad tanácsadási teljesítményükről. Az SUS pontszámai 0 és 100 között mozognak, amely magasabb pontszámok nagyobb használhatóságot vagy elfogadhatóságot jeleznek. |
Egyszer, közvetlenül az egyes képzési technológiák használata után
|
|
Képzési elköteleződés a kliensbot felhasználói adataival – képzés után
Időkeret: Közvetlenül azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
A technológiai platformról adatokat gyűjtenek arról, hogy a résztvevők hozzáfértek-e a képzési technológiákhoz, és milyen gyakran.
Az elköteleződést az jelzi, hogy a résztvevők egyedi bejelentkezési adataikkal hozzáférnek a platformhoz, és interakcióba lépnek a Client Bottal társított weboldallal.
A mértékegység azon résztvevők száma lesz, akik a képzési időszakban hozzáfértek a kliensbothoz.
|
Közvetlenül azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
|
Képzési elköteleződés a Lyssn Advisor felhasználói adataival – képzés után
Időkeret: Közvetlenül azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
A technológiai platformról adatokat gyűjtenek arról, hogy a résztvevők hozzáfértek-e a képzési technológiákhoz, és milyen gyakran.
Az elköteleződést az jelzi, hogy a résztvevők egyedi bejelentkezési adataikkal hozzáférnek a platformhoz, és kapcsolatba lépnek a Lyssn Advisorhoz társított weboldallal.
A mértékegység az lesz, hogy a résztvevők hányszor látogatják meg a Lyssn Advisor weboldalt.
|
Közvetlenül azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
|
Képzés a kliensbot felhasználói adataival – 6 hónapos nyomon követés
Időkeret: 6 hónappal azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
A technológiai platformról adatokat gyűjtenek arról, hogy a résztvevők hozzáfértek-e a képzési technológiákhoz, és milyen gyakran.
Az elköteleződést az jelzi, hogy a résztvevők egyedi bejelentkezési adataikkal hozzáférnek a platformhoz, és interakcióba lépnek a Client Bottal társított weboldallal.
A mértékegység azoknak a résztvevőknek a száma, akik a képzési időszak után és a 6 hónapos felmérés kitöltése előtt bejelentkeztek és interakcióba léptek a Client Bottal.
|
6 hónappal azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
|
Képzési elköteleződés a Lyssn Advisor felhasználói adataival – 6 hónapos nyomon követés
Időkeret: 6 hónappal azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
A technológiai platformról adatokat gyűjtenek arról, hogy a résztvevők hozzáfértek-e a képzési technológiákhoz, és milyen gyakran.
Az elköteleződést az jelzi, hogy a résztvevők egyedi bejelentkezési adataikkal hozzáférnek a platformhoz, és kapcsolatba lépnek a Lyssn Advisorhoz társított weboldallal.
A mértékegység az lesz, hogy a résztvevők hányszor látogatják meg a Lyssn Advisor weboldalt a 6 hónapos követési időszak során.
|
6 hónappal azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
|
Client Bot Training Engagement Self-Report – 6 hónapos nyomon követés
Időkeret: 6 hónappal azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
A résztvevők saját maguk jelentik be, hogy a követési időszakban hozzáfértek-e valamelyik képzési technológiához vagy sem.
|
6 hónappal azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
|
Képzési elfogadhatóság – Rendszerhasználati skála a Lyssn Advisor számára
Időkeret: Egyszer, közvetlenül az egyes képzési technológiák használata után
|
A System Usability Scale, egy Likert-típusú értékelési skálát használó önbeszámoló mérőszám, a két technológiai képzési komponens elfogadhatóságát értékeli: Client Bot Emily és Lyssn Advisor. A Client Bot Emily egy virtuális páciens/csevegőbot egy öngyilkos páciens személyiségével. Az ápolónők csevegnek Emilyvel, és gyakorolják a nyílt végű kérdések feltevésének és az Emily által tett kijelentések elmélkedésének készségeit. A Lyssn Advisor egy online platform, amely automatikusan kódolja a hang- vagy videofelvételek átiratait a tanácsadói készségekhez; Az ápolónők ezután bejelentkeznek a platformra, hogy megtekintsék pontszámaikat, amely visszajelzést ad tanácsadási teljesítményükről. Az SUS pontszámai 0 és 100 között mozognak, amely magasabb pontszámok nagyobb használhatóságot vagy elfogadhatóságot jeleznek. |
Egyszer, közvetlenül az egyes képzési technológiák használata után
|
|
Lyssn Advisor Training Engagement Self-Report – 6 hónapos nyomon követés
Időkeret: 6 hónappal azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
A résztvevők saját maguk jelentik be, hogy a követési időszakban hozzáfértek-e valamelyik képzési technológiához vagy sem.
|
6 hónappal azután, hogy a résztvevők jelezték, hogy befejezték a képzési tevékenységeket
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Szponzor
Együttműködők
Nyomozók
- Kutatásvezető: Doyanne A Darnell, PhD, University of Washington
Publikációk és hasznos linkek
A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.
Hasznos linkek
Tanulmányi rekorddátumok
Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
2021. november 1.
Elsődleges befejezés (Tényleges)
2023. március 1.
A tanulmány befejezése (Tényleges)
2023. március 1.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2021. október 8.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2021. december 15.
Első közzététel (Tényleges)
2022. január 5.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Becsült)
2023. december 18.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2023. november 25.
Utolsó ellenőrzés
2023. november 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Kulcsszavak
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- STUDY00013577
- K23MH118361-01A1 (Az Egyesült Államok NIH támogatása/szerződése)
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
NEM
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Nem
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Nem
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .