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LVEF の視覚的推定に関する知覚学習モジュールの実装と評価

経食道心エコー検査を使用した左心室駆出率の視覚的推定に関する知覚学習モジュールの実装と評価

この調査は、次の目的で設計されています。

  1. 知覚学習モジュール (PLM) をホストするための Web プラットフォームを実装する
  2. 経食道心エコー検査 (TEE) 画像を使用して左心室駆出率 (LVEF) を視覚的に推定する 1 年生の研修医と 4 年生の医学生の能力を向上させるために設計された PLM を実装して評価します。

この研究の仮説は、PLM がジュニア研修医や医学生の TEE による LVEF の視覚的評価を改善するというものです。

調査の概要

詳細な説明

TEE は、周術期の診断とモニタリングにますます使用されています。 ただし、TEE の学習は長くて難しい場合があります。ガイドラインによると、学習者はトレーニング中に何百もの TEE 試験を実行して解釈する必要があります。 この学習プロセスが何年にもわたって成功裏に使用されてきたとしても、特に研修生の数が増え続ける状況では、重要な制限があります。患者や TEE 専門家へのアクセスは制限されており、研修に必要な長い期間は非常に困難です。も問題です。

シミュレータは、心エコー検査を教えるツールとして人気を博しており、主にプローブの取り扱いと画像取得に関する利点を示しています。 一部のシミュレーターは、一部の疾患を再現するのにも役立つ場合がありますが、ほとんどのシミュレーターは、限られた種類の疾患、およびほとんどが典型的な症状しか再現できません。 これは、画像の解釈を教えることに関しては重要な制限です。 専門知識を開発するために、訓練生は幅広い正常な変化とより微妙な異常にさらされなければなりません。

PLM は、画像の解釈を教える代替モダリティを表し、他の分野で既に使用されています。 PLM は、TEE 画像を効率的に解釈するために必要なスキルであるパターン認識の開発を強化するために作成されたオンライン ツールです。 PLM を使用すると、学習者は一連の画像またはビデオクリップを観察し、各画像に関する質問に短時間で答える必要があります。 各回答の直後にフィードバック (正解) が続きます。 オンラインで多数の画像を観察し、体系的で専門的なフィードバックを受け取ることで、研修生は画像から必要な情報を効率的に抽出する方法をすばやく学びます。

この研究は、ジュニア研修医と医学生が TEE 画像を使用して左心室駆出分画を視覚的に正しく推定する能力に対する PLM の効果を評価することを目的としています。

方法:

経験豊富なプログラマーのチームは、参加者と TEE 専門家の両方の識別、同意プロセスの管理、参加者の専門知識と PLM 自体の評価に使用されるテストのホスト、および TEE 画像の管理を可能にする Web プラットフォームを開発します。そして研究データ。

LVEF の視覚的推定に対する PLM の影響を評価するために設計されたパイロット スタディは、次の手順で構成されます。

  1. TEE ケースの選択と検証、
  2. テストと PLM の 2 つのバージョンの開発、
  3. 参加者のパフォーマンスに対する PLM の影響と対照群の分析。

この研究で使用される各 TEE ケースは、次の標準化された心エコー ビューを含む 3 つの短いビデオ ループで構成されます。

  • 中食道 4 チャンバー ビュー
  • 中食道 2 チャンバー ビュー
  • 中食道長軸図

研究に含める前に、各症例は匿名化され、TEE 解釈の専門家である 2 人の心臓専門医によって検証されます。 2 人の TEE 専門家によって個別に提供された LVEF の視覚的推定の差が 10% 以下である場合のみが使用されます。 次に、検証済みのイメージの 2 つの異なるセットが作成されます。

最初のセットは、20 の検証済みケース (合計 40 ケース) の 2 つのグループで構成されます。 これらのケースは、研究プロトコルのさまざまな段階での LVEF の視覚的推定における参加者の専門知識を評価するために使用されるテストの 2 つのバージョンを作成するために使用されます。 これらのケースは PLM の一部ではありません。

2 番目のセットは、PLM 宛ての 96 の検証済みケースで構成されます。 PLM は、参加者の専門知識を評価するのではなく、LVEF を推定する能力を開発するように設計されています。

プラットフォームでテストを受ける場合、参加者は各ケースの 3 つの短いビデオ ループを同時に画面に最大 20 秒間表示し、LVEF の推定値を提供する必要があります。 各回答の直後に別のケースが続き、フィードバックは提供されません。

PLM を行うとき、参加者は各ケースの 3 つの短いビデオ ループを同時に画面に最大 20 秒間表示し、LVEF の推定値を提供する必要があります。 ただし、各回答の後には、専門家による LVEF の視覚的推定値の平均値の形でフィードバックが続きます。 この一連の「ケースの視覚化 - 参加者の見積もり - 専門家のフィードバック」は、この PLM 中に 96 回繰り返されます。

レジデントと医学生は、プラットフォームによってコントロール グループと PLM グループにランダムに割り当てられます。 どちらのグループも、2 つのオンライン セッションに参加します。 最初のセッションでは、人口統計学的および臨床経験データが収集されます。 すべての参加者は、LVEF を推定するベースライン能力を測定するためのプレテストも実行します。 次に、PLM グループに無作為に割り当てられた参加者のみが PLM を実行します。 すべての参加者は、最初のセッションの最後に事後テストを行います。 6 か月後、すべての参加者は 2 回目のセッションに戻り、遅延テストを実行します。

研究の最後に、対照グループの参加者は、必要に応じて PLM を完了することが許可されます。

研究の種類

介入

入学 (実際)

52

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。

研究場所

    • Quebec
      • Montréal、Quebec、カナダ、H2X 3E4
        • Centre Hospitalier de l'Universite de Montreal (CHUM)

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

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

説明

包含基準:

  • 高速インターネット接続を備えたコンピューターにアクセスできる、トレーニングの最初の年または4年生の医学生のレジデント
  • 心エコー検査の重要な経験のないレジデントまたは医学生

除外基準:

  • スマートフォンやタブレットは画面が小さいため、テストを実行することはできません。
  • 経胸壁または経食道心エコー検査の経験が豊富なレジデントまたは医学生

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:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:事前、投稿、遅延テスト
参加者はPLMを行いませんが、6か月で事前テスト、ポストテスト、遅延テストを実行します
参加者は、事前テスト、事後テスト、および 6 か月後の遅延テストを実施します。
実験的:PLMグループ(PRE、POST、DELAYED TEST、PLM)
参加者は、6か月で事前テスト、PLM、ポストテスト、遅延テストを行います
参加者は、事前テスト、事後テスト、および 6 か月後の遅延テストを実施します。
参加者は、LVEF の視覚的評価で PLM を取得します。 また、事前テスト、事後テスト、および 6 か月後の遅延テストも受けます。

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
コントロール グループと PLM グループの LVEF 推定の精度の変化
時間枠:ベースライン時 (事前テスト) および直後の事後テスト時
ケースごとに、参加者と専門家の LVEF 推定値との絶対差が計算されます。 参加者の精度は、テストのすべてのケースの絶対差の平均として定義されます
ベースライン時 (事前テスト) および直後の事後テスト時

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
コントロール グループと PLM グループの LVEF 推定の精度の変化
時間枠:ベースライン時(プレテスト)および遅延ポストテスト時(6 か月)
ケースごとに、参加者と専門家の LVEF 推定値との絶対差が計算されます。 参加者の精度は、テストのすべてのケースの絶対差の平均として定義されます
ベースライン時(プレテスト)および遅延ポストテスト時(6 か月)
コントロール グループと PLM グループのさまざまなテストに対する平均応答時間 (秒単位) の変化
時間枠:ベースライン時(プレテスト)、直後のポストテスト時、および 6 か月後の遅延テスト時
ベースライン時(プレテスト)、直後のポストテスト時、および 6 か月後の遅延テスト時
PLM 中の LVEF 推定における参加者の精度の進化
時間枠:PLM 中、最初のオンライン セッションの最後に
ケースごとに、参加者と専門家の LVEF 推定値との絶対差が計算されます。 PLM の 96 ケースは、12 ケースの 8 つのグループに分類されます。 グループに対する参加者の精度は、そのグループ内のすべてのケースの絶対差の平均として定義されます。
PLM 中、最初のオンライン セッションの最後に

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

  • 主任研究者:Arnaud Robitaille, MD, FRCPC、Centre Hospitalier de l'Universite de Montreal (CHUM)

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。

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 (実際)

2018年7月6日

一次修了 (実際)

2018年11月5日

研究の完了 (実際)

2019年5月1日

試験登録日

最初に提出

2017年8月7日

QC基準を満たした最初の提出物

2017年8月7日

最初の投稿 (実際)

2017年8月10日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年7月4日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年7月2日

最終確認日

2025年7月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 17.119

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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