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複合現実(MR)を活用したコミュニティシミュレーション

2020年9月21日 更新者:Torbay and South Devon NHS Foundation Trust

従来のシミュレーション技術と比較して、Mixed Reality がシミュレーション用に現実的で適応性のあるコミュニティ環境を生成できるかどうかを確認します。

このプロジェクトの範囲は、複合現実 (MR) が、従来の物理構造をシミュレートした環境と比較して、さまざまなコミュニティ環境の複雑さのシミュレートをサポートできるかどうかを確認することです。 これと同時に、混合現実がコミュニティ スタッフのスキルを向上させるための安全な学習および内省環境を生み出すことができるかどうかを確立することが目的です。 これにより、患者の転帰が改善され、医療チームが安全で効果的なケアを提供できるようサポートされる可能性があります。 証拠は、シミュレーション ベースの学習が自信を向上させることを示唆していますが、シミュレーション ベースの学習と複合現実を組み合わせた利用可能な研究は限られています。 複合現実は忠実度の高いシミュレーションを提供できるため、非常に必要な研究が必要な分野です。

調査の概要

詳細な説明

このプロジェクトの範囲は、複合現実 (MR) が、従来の物理構造をシミュレートした環境と比較して、さまざまなコミュニティ環境の複雑さのシミュレートをサポートできるかどうかを確認することです。 これと同時に、混合現実がコミュニティ スタッフのスキルを向上させるための安全な学習および内省環境を生み出すことができるかどうかを確立することが目的です。 これにより、患者の転帰が改善され、医療チームが安全で効果的なケアを提供できるようサポートされる可能性があります。 シミュレーションは、実際の体験をガイド付きの体験に置き換えて増幅するための練習と学習のためのテクニックであり、多くの場合、没入型です。 シミュレーションは安全な学習環境であり、参加者が状況を熟考することを促します。 複合現実とは、現実世界と仮想世界を融合して、物理オブジェクトとデジタル オブジェクトがリアルタイムで共存して相互作用できる新しい環境と視覚化を生み出すことです。

医療および社会福祉部門の持続可能性の長期的な目標は、地域社会の人々の医療ニーズを促進することです。 このように地域サービスを強化するには、総合的なスキルを備えたスタッフが独立した実践者として働く必要があります。 急性環境におけるシミュレーションは現在、トラストの専用シミュレーション スイートのシミュレーション チームによって、また個々の部門内の現場シミュレーションを通じて提供されています。 これらのシミュレーションのシナリオは、必要な環境の反復的かつ臨床的な性質に基づいて作成できます。 統合ケア組織になって以来、地域社会に出ているスタッフを含むすべてのスタッフにシミュレーションベースの学習を提供する必要性が生じています。 地域に拠点を置くスタッフのための現実的な学習環境を作り出すためには、研究者の患者が住んでいるさまざまな環境をすべて考慮して、個人の家を再現する必要があります。たとえば、スペースが狭い小さな住居、さまざまな清潔さのレベル、ペットの追加は、従来のシミュレーション方法では非常に困難です。 したがって、技術的スキルと非技術的スキルの両方を練習するための安全で支援的な環境を提供しながら、すべてのスタッフが貴重なシミュレーションベースの学習にアクセスできるようにするために、コミュニティベースのシミュレーションを提供する革新的な方法を開発する必要性が重要です。

研究者は、週に 2 回のシミュレーションを実行することを提案し、結果として合計 34 回のシミュレーションを実行することになります。 そのうちの 1 つは従来のシミュレーション方法を使用し、もう 1 つは複合現実を使用します。 伝統的な手法を用いて、物理的なアイテムを使用してコミュニティ環境を再現します。 望ましい環境を実現するには、コストと時間がかかり、困難になる場合があります。 複合現実では、参加者をさまざまな環境にすばやく没入させるオプションが提供され、参加者がすべての機能を体験できるようになります。 これにより、結果がより現実的になる可能性があるため、従来のシミュレーション方法と比較する方法として非常に役立ちます。 調査者は、シミュレーションへの参加前と参加後の両方で、アンケートを使用して参加者からフィードバックを取得します。 このフィードバックは、参加者が従来のシミュレーション方法と複合現実ベースのシミュレーションのどちらに自信と能力を感じているかを判断するために使用されます。 また、どの環境がより現実的な学習環境を生み出すと生徒が感じているかも評価します。 定性的データは、半構造化インタビューへの参加を選択した参加者によって収集されます。 参加者からデータを収集することに加えて、シミュレーション技術者は、対面アプローチを通じて、両方のシミュレーションの実現可能性と適応性に関する半構造化されたインタビューに参加するよう求められます。 これは任意です。 参加者のフィードバックは重要ですが、シミュレーションの実行を支援する必要がある技術者のフィードバックを含めることも不可欠です。 半構造化面接は、参加者の半構造化面接と同様に、書面による同意書、面接の記録、機密保持を伴って実施されます。 ただし、質問は異なります。 連絡があった場合、参加者情報シートが渡されます。 証拠は、シミュレーション ベースの学習が自信を向上させることを示唆していますが、シミュレーション ベースの学習と複合現実を組み合わせた利用可能な研究は限られています。 複合現実は忠実度の高いシミュレーションを提供できるため、非常に必要な研究が必要な分野です。

研究の種類

介入

入学 (予想される)

68

段階

  • 適用できない

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

18年~80年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

説明

包含基準:

  • 参加者は、地域環境内で勤務し、患者が自宅を所有しているフルタイムまたはパートタイムの医療スタッフである必要があります。

    • これらの参加者は登録スタッフでも非登録スタッフでも構いませんが、臨床スタッフである必要があります。
    • スタッフは看護師、作業療法士、理学療法士、施術助手、支援員などさまざまな職種のスタッフが在籍します。 この研究はボランティアに頼っているため、特に各専門職のスタッフの数(専門療法士よりも医療支援員の方が比例して多い)を考慮すると、すべての専門職を均等に表現しているとは考えにくい。
    • この研究に参加するには、フルタイム/パートタイムか銀行勤務かを問わず、参加者がトーベイ市とサウスデボン州に雇用されている必要があります。
    • これは地元のトラストに雇用されているスタッフのみを対象としているため、18 歳未満はこの調査に含まれないことになり、トラストは雇用していないため 80 歳以上のスタッフも除外されます。これらの年齢制限外の臨床医療従事者。
    • 黙示の同意を与えた医療従事者のみが含まれます。

除外基準:

  • 地域環境(患者自身の自宅、住宅/介護施設)内で患者またはサービス利用者と協力していない個人。 これは、非臨床スタッフは除外されることを意味します。

    • 参加者は18歳以下、80歳以上。
    • インフォームドコンセントを提供できない参加者。
    • 以下の健康状態のいずれかに該当する参加者は除外されます: 結膜炎、妊娠中 (5 か月以上)、角膜潰瘍、耳の感染症/耳疾患、角膜感染症、インフルエンザ、「ドライアイ」、鼻風邪、虹彩炎、呼吸器疾患、白内障、または緑内障、人工内耳、またはその他の内耳/前庭関連の症状(迷路炎など)。 また、シミュレーション当日にアルコールや薬物の影響下にある方も同様です。 これは、影響を受ける可能性のある病状を持つ参加者を対象としたMRの研究が未知であるためです。

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:ヘルスサービス研究
  • 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
アクティブコンパレータ:伝統的なトレーニング
参加者は、伝統的な手法や物理的なアイテムを使用してコミュニティ環境を再現するコミュニティ シミュレーションに取り組みます。 トレーニングはペアで行われ、模擬シナリオに取り組む際にそれぞれの専門職の役割を果たします。 参加者に対して(標準化された患者)としてアクターを使用して実行されるシナリオを含む、中程度から低忠実度の従来のシミュレーション手法。 説明の後、参加者はシミュレーションの前に、職業、年齢、以前に達成したトレーニングのレベルを確立するために一連の質問をされ、匿名で結果と比較できるようになります。 また、匿名の事前アンケートにも回答します。 その後、参加者は事後アンケートを実施し、半構造化インタビューに参加したいかどうかを尋ねます。
シナリオを実行する標準化された患者として俳優を使用する従来のシミュレーションに加え、前後のアンケートと半構造化されたインタビュー
実験的:複合現実シミュレーション トレーニング
参加者は、2 つの家庭環境を設定した複合現実 (MR) シミュレーション トレーニング セッションに取り組みます。没入型仮想現実装置が含まれます。 参加者はシミュレーションの前に、職業、年齢、以前に達成したトレーニングのレベルを確認するために一連の質問をされ、結果と比較できるようになります。 その後、参加者はシミュレーション技術者、シミュレーションフェロー、コミュニティスペシャリストがライブカメラで監視しながらシミュレーションを開始します。 参加者はシミュレーション後のアンケートに回答し、半構造化インタビュー (オプション) への参加を希望するかどうかを尋ねます。
没入型テクノロジーを使用して、仮想現実をシミュレートしたトレーニング シナリオに加え、前後のアンケートと半構造化されたインタビューを作成します。

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
模擬シナリオトレーニング後の参加者の自信度を評価する
時間枠:1年
アクターを使用した臨床コミュニティ シナリオの従来の教室ベースのシミュレーションと、複合現実 (仮想現実) テクノロジーを使用したシナリオのシミュレーション後の参加者の学習と自信のレベルに差異がある。 半構造化面接を使用した評価(注意:測定尺度は関係ありません)
1年

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
複合現実は、従来の物理 (教室) ベースのシミュレーション環境と比較して、適応性と現実性に優れています。
時間枠:1年
半構造化面接を使用した評価(注意:測定尺度は関係ありません)
1年

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。

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 (予想される)

2020年11月1日

一次修了 (予想される)

2021年4月30日

研究の完了 (予想される)

2021年4月30日

試験登録日

最初に提出

2020年4月7日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年4月23日

最初の投稿 (実際)

2020年4月24日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2020年9月22日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2020年9月21日

最終確認日

2020年9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

  • 264392

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。

従来の模擬トレーニングの臨床試験

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