解剖学の学習における拡張現実: TEACHANATOMY のランダム化クロスオーバー トライアル
2024年8月9日 更新者：Balgrist University Hospital
解剖学の学習におけるホログラムベースの拡張現実: TEACHANATOMY のランダム化クロスオーバー試験
解剖学教育における死体の使用は、高コスト、時間的制約、供給の問題により、多くの大学でいくつかの制限を受けています。 死体解剖の代替として、拡張現実 (AR) などの視覚テクノロジーに基づく新しい教育方法が世界中で導入されています。
拡張現実 (AR) は、現実世界に重ねられた仮想のインタラクティブな 3 次元要素 (ホログラム) に基づいており、人体を探索するための有望な代替手段となります。 この研究では、二次元 (2D) 画像、ビデオ、オンライン学習プログラムに基づく従来の学習方法と、新しい AR 学習モジュールを比較することにより、解剖学教育における代替教授法としての AR の有効性をテストします。最終的な理論的および実践的な知識テストのスコアで構成され、学習セッションの直後と 3 か月後の 2 つの時点で評価されます。
副次評価項目には、研究セッションの直後に評価される健康有害症状とユーザーエクスペリエンスが含まれます。
調査の概要
状態
状態
まだ募集していません
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
解剖学教育における死体の使用は、高コスト、時間的制約、供給の問題により、多くの大学でいくつかの制限を受けています。 死体解剖の代替として、拡張現実 (AR) などの視覚テクノロジーに基づく新しい教育方法が世界中で導入されています。
拡張現実 (AR) は、現実世界に重ねられた仮想のインタラクティブな 3 次元要素 (ホログラム) に基づいており、人体を探索するための有望な代替手段となります。 この研究では、解剖学教育における代替教育方法としての AR の有効性をテストします。 私たちの仮説は、AR を使用した学習は従来の学習方法よりも効率的であるというものです。
準備: 肩と腰の解剖学的構造を視覚化できるように、2 つの新鮮冷凍死体標本を準備します。 遺体は大学の教育活動のために寄付された人体から採取される。 デジタル一眼レフカメラを使用して、複数の画像を取得します。 これらの画像はバルグリスト大学病院の ROCS チームによって 3D モデルに変換され、Magic Leap AR ヘッドセットで使用できるように最適化されます。
手順：参加者（約30名） 300) は、AR または従来の学習 (TL) グループにランダムに割り当てられます。 各参加者は、書籍、Web サイトへのアクセス、3D ビデオ、オンライン学習プログラムなどの従来の学習方法で 1 つの解剖学モジュールを学習し、AR ベースの学習プログラムで 1 つのモジュールを学習します。 2 つのモジュールは約 3 週間の間隔で実施されます。
グループ A: 従来の学習方法による肩の解剖学と、AR ベースの 3D プログラムによる股関節の解剖学。
グループ B: AR ベースの 3D プログラムによる肩の解剖学と、従来の学習方法による股関節の解剖学。
主要評価項目は、勉強セッションの直後と 3 か月後の 2 つの時点で評価される、最終的な理論的および実践的な解剖学テストのスコアで構成されます。
副次評価項目には、リッカートスケール調査で評価された健康有害症状と、NASA タスク負荷指数スケールと追加の質問を加えて適応されたものを使用して評価されたユーザーエクスペリエンスが含まれます。
研究の種類
研究の種類
介入
入学 (推定)
入学
300
段階
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
研究連絡先
- 名前：Lukas Zingg, MD
- 電話番号：+41 0796644805
- メール：Lukas.zingg@balgrist.ch
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Philipp Fürnstahl, Prof.
- 電話番号：+41 044 510 73 60
- メール：philipp.fuernstahl@balgrist.ch
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 学部医学教育1年次または2年次に在籍する医学生
- 事前に解剖学の教育を受けていないこと
除外基準:
- てんかん
- 斜視などの両眼視機能障害
- 現在の頭および/または首の怪我
- 頭皮および/または目の炎症
- 手の切断または部分切断
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：クロスオーバー割り当て
- マスキング：独身
アーム数
2
武器と介入
参加者グループ / アーム参加者グループ / アーム |
介入・治療介入・治療 |
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実験的：拡張現実 (AR) を使用した肩の解剖学、従来の学習 (TL) を使用した股関節の解剖学
参加者はまずARで肩の解剖学を学びます。
3週間のウォッシュアウト期間の後、伝統的な学習（TL）方法で股関節の解剖学を学びます。
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研究プレゼンテーション: 参加者は研究に関する 10 分間の一般的な説明を受け、その後、HoloLens 2 と TEACHANATOMY 学習プラットフォームを紹介する 20 分間のチュートリアルが行われます。
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アクティブコンパレータ：伝統的な学習 (TL) グループ。
参加者はまず、伝統的な学習方法で肩の解剖学を学びます。
3 週間の休薬期間の後、拡張現実 (AR) を使用して股関節の解剖学を学びます。
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研究プレゼンテーション: 参加者は研究に関する 10 分間の一般的な説明を受け、その後、HoloLens 2 と TEACHANATOMY 学習プラットフォームを紹介する 20 分間のチュートリアルが行われます。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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知識テスト
時間枠：勉強会1日目直後と3ヶ月後
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主な結果は、最終的な理論テストと実技テストのスコアで構成されます。
理論テストは単一選択と多肢選択の質問で構成され、参加者は腰や肩のさまざまな解剖学的構造とその機能を認識し、名前を付けることが求められます。
実践的な部分では、参加者は 3D プリントされた解剖学的頭蓋骨モデルの特定の解剖学的構造にマークを付ける必要があります。
試験時間は約 30 分です。
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勉強会1日目直後と3ヶ月後
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二次結果の測定
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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健康に有害な症状
時間枠：知識テスト直後、1 日目
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副次的アウトカムには、一般症状（全身の不快感、疲労、頭痛、めまい、吐き気、集中力の問題、見当識障害、首のこわばり/首の痛み、症状なし）の存在と重症度を評価するためのアンケートで評価される健康有害症状、および眼関連の症状が含まれます。症状（かすみ目、焦点調節困難、複視、ドライアイ 症状なし）。
症状の存在と重症度は、1 (ほとんど知覚できない) から 10 (極度) までのリッカートスケールで評価されます。
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知識テスト直後、1 日目
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ユーザーエクスペリエンス
時間枠：健康被害の症状が出た直後、1 日目
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ユーザー エクスペリエンスは、適応された NASA タスク負荷指数 (5 つの質問、範囲は 1 ～ 10、スコアが低いほど認知作業負荷が低いことを示します) に加え、追加の 10 ポイントのリッカート スケールと、参加者にランク付けを求める自由回答形式の質問を使用して評価されます。教材やハードウェアに対する快適さ、および解剖学を学ぶためのソフトウェアまたは従来の学習方法の教育効果
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健康被害の症状が出た直後、1 日目
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
捜査官
- 主任研究者：Lukas Zingg, MD、Balgrust University Hospital
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Bolek KA, De Jong G, Henssen D. The effectiveness of the use of augmented reality in anatomy education: a systematic review and meta-analysis. Sci Rep. 2021 Jul 27;11(1):15292. doi: 10.1038/s41598-021-94721-4.
- Chytas D, Johnson EO, Piagkou M, Mazarakis A, Babis GC, Chronopoulos E, Nikolaou VS, Lazaridis N, Natsis K. The role of augmented reality in Anatomical education: An overview. Ann Anat. 2020 May;229:151463. doi: 10.1016/j.aanat.2020.151463. Epub 2020 Jan 21.
- Curran VR, Xu X, Aydin MY, Meruvia-Pastor O. Use of Extended Reality in Medical Education: An Integrative Review. Med Sci Educ. 2022 Dec 19;33(1):275-286. doi: 10.1007/s40670-022-01698-4. eCollection 2023 Feb.
- Gsaxner C, Li J, Pepe A, Jin Y, Kleesiek J, Schmalstieg D, Egger J. The HoloLens in medicine: A systematic review and taxonomy. Med Image Anal. 2023 Apr;85:102757. doi: 10.1016/j.media.2023.102757. Epub 2023 Jan 21.
- McBain KA, Habib R, Laggis G, Quaiattini A, M Ventura N, Noel GPJC. Scoping review: The use of augmented reality in clinical anatomical education and its assessment tools. Anat Sci Educ. 2022 Jul;15(4):765-796. doi: 10.1002/ase.2155. Epub 2022 Jan 19.
- Moro C, Birt J, Stromberga Z, Phelps C, Clark J, Glasziou P, Scott AM. Virtual and Augmented Reality Enhancements to Medical and Science Student Physiology and Anatomy Test Performance: A Systematic Review and Meta-Analysis. Anat Sci Educ. 2021 May;14(3):368-376. doi: 10.1002/ase.2049. Epub 2021 Feb 26.
- Navab N, Martin-Gomez A, Seibold M, Sommersperger M, Song T, Winkler A, Yu K, Eck U. Medical Augmented Reality: Definition, Principle Components, Domain Modeling, and Design-Development-Validation Process. J Imaging. 2022 Dec 23;9(1):4. doi: 10.3390/jimaging9010004.
- Stojanovska M, Tingle G, Tan L, Ulrey L, Simonson-Shick S, Mlakar J, Eastman H, Gotschall R, Boscia A, Enterline R, Henninger E, Herrmann KA, Simpson SW, Griswold MA, Wish-Baratz S. Mixed Reality Anatomy Using Microsoft HoloLens and Cadaveric Dissection: A Comparative Effectiveness Study. Med Sci Educ. 2019 Nov 15;30(1):173-178. doi: 10.1007/s40670-019-00834-x. eCollection 2020 Mar.
- Stromberga Z, Phelps C, Smith J, Moro C. Teaching with Disruptive Technology: The Use of Augmented, Virtual, and Mixed Reality (HoloLens) for Disease Education. Adv Exp Med Biol. 2021;1317:147-162. doi: 10.1007/978-3-030-61125-5_8.
- Uruthiralingam U, Rea PM. Augmented and Virtual Reality in Anatomical Education - A Systematic Review. Adv Exp Med Biol. 2020;1235:89-101. doi: 10.1007/978-3-030-37639-0_5.
- Moro C, Stromberga Z, Raikos A, Stirling A. The effectiveness of virtual and augmented reality in health sciences and medical anatomy. Anat Sci Educ. 2017 Nov;10(6):549-559. doi: 10.1002/ase.1696. Epub 2017 Apr 17.
便利なリンク
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
研究開始
2024年10月1日
一次修了 (推定)
一次修了
2024年12月31日
研究の完了 (推定)
研究の完了
2025年12月31日
試験登録日
最初に提出
最初に提出
2024年8月9日
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
2024年8月9日
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
2024年8月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
2024年8月13日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年8月9日
最終確認日
最終確認日
2024年8月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。