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膣内出産で使用されるシミュレーションが不正行為の傾向とケア行動の認識に及ぼす影響

2020年12月4日 更新者：Aysegul Durmaz

目頭切開を伴う膣内手術で使用された混合シミュレーション治療が学生の医療過誤傾向とケア行動の認識に及ぼす影響

H1a: 出産スキルを提供するために使用されるシミュレーションベースのトレーニングは、助産学生の医療過誤の傾向に影響を与えます。

H1b: 提供スキルを提供するために使用されるシミュレーションベースのトレーニングは、助産学生のケア行動に対する認識に影響を与えます。

H0a: 出産スキルを提供するために使用されるシミュレーションベースのトレーニングは、助産学生の医療過誤の傾向に影響を与えません。

H0b: 提供スキルを提供するために使用されるシミュレーションベースのトレーニングは、助産学生のケア行動に対する認識に影響を与えません。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

この研究は、単一の盲検、前向き、単純なランダム化対照試験として実施されました。 研究は2016年秋学期と2017年秋学期に大学の助産学科で実施された。

研究対象者は、シミュレーションベースのトレーニングを使用して提供される経膣分娩に関するコース（助産カリキュラムに含まれている）を受講した79人の学生と、このコースを初めて受講した90人の学生で構成されていました。 この研究には、研究への参加に同意した無作為に選ばれた60人の学生が助産師として登録され、初めて経腟分娩について説明するコースを受講し、無作為に選ばれた60人の学生がシミュレーションベースのトレーニングを使用してこの教育を受けた120人の参加者が含まれていました。

シミュレーショントレーニングには、出産時に助産師が行うべき活動や経腟分娩の管理が含まれていました。 研究者らは、分娩の進行を監視、管理、ケアするために、骨盤、児頭、胎児、子宮頸部の拡張・消失、胎児の下降、母体・新生児の分娩シミュレーター、会陰切開用の鶏胸肉モデルを使用した。 対照グループの学生は、経膣分娩の管理とケアに関する理論的なトレーニングを受けました。 さらに研究者らは、分娩プロセスを監視および管理し、ケアを提供する方法を実演しました。

データ収集ツールには、個人情報フォーム、看護における医療過誤傾向尺度、ケア評価アンケートが含まれていました。

統計分析は、社会科学のための統計パッケージ (IBM SPSS) Statistics 22 ソフトウェアを使用して行われました。 結果は、記述統計 (平均、標準偏差、頻度、パーセンテージ) を使用して分析されました。 コルモゴロフ-スミルノフ検定を使用して、データの正規分布を決定しました。

研究の種類

介入

入学 (実際)

120

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

  • 七面鳥
      • Kutahya、七面鳥、43000
        • Kutahya Health Science University
      • Kutahya、七面鳥
        • Kutahya Health Science University

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年歳以上 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

女性

説明

包含基準:

  • シミュレーションベースのトレーニングを受けるには
  • 18歳以上、
  • 自主的に参加するには、
  • トルコ語の読み書き、話し方を知るには、
  • モデルの仕事をするには
  • データ収集フォームに完全に記入しました
  • 全コース継続するには

除外基準:

  • 理論的なトレーニングを受けるには、
  • 18歳未満、
  • 参加を拒否する
  • トルコ語の読み書き、話し方が分からないのですが、
  • モデルの仕事をしないこと
  • アンケートに記入しないこと
  • コースを継続しないこと

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：独身

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的：実験グループ
実験グループは、シミュレーションベースのトレーニングを使用した経腟分娩の説明コースを初めて受講しました。
行動：シミュレーションベースのトレーニング
シミュレーショントレーニングには、助産師が出産中に行うべき活動や会陰切開を伴う経膣分娩の管理が含まれていました。 学生たちは理論的なトレーニングを受け、それを強化するために、ジャガイモから児頭を成形し、経腟分娩中の拡張測定を示す子宮頸部をボール紙で作成し、後頭部を基準点として胎児の位置を識別するモデルを作成するように求められました。
介入なし：対照群
対照群は経膣分娩について説明するコースを初めて受けた

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
医療過誤の傾向
時間枠：介入から2週間後
看護における医療過誤傾向尺度には、看護師の日常的な患者ケア活動が含まれます。 これはオザタとアルトゥンカンによって開発されました (14)。 リッカート型尺度は 1 ～ 5 でスコア付けされ、49 項目が含まれ、5 つの下位尺度で構成されます。 スコアは、1=まったくない、2=めったにない、3=時々、4=頻繁に、5=常にあります。 最小スコアは 49 ポイント、最大スコアは 245 ポイントです。 合計スコアが高いほど、看護師には医療過誤の傾向が少ないことを示します。 この尺度には、薬剤と輸血の管理、感染症の予防、患者の監視と器具の安全性、転倒の予防、コミュニケーションという 5 つの下位尺度が含まれています。
介入から2週間後
ケア行動に対する認識
時間枠：介入から2週間後
思いやり評価アンケート/Care-Q スケール: 思いやり評価アンケート/Care-Q は Lee、Larson、Holzemer によって開発され (18)、Eskimez と Acaroğlu によってトルコ語に適応されました (19)。 このリッカート型尺度は 1 ～ 7 でスコア付けされ、50 項目が含まれ、6 つの下位尺度で構成されます。 スコアは、1=まったくない、2=めったにない、3=時々、4=時々、5=頻繁に、6=通常、7=毎回です。 最低スコアは 50 ポイント、最高スコアは 350 ポイントです。 スコアが高いほど、ケア行動の提供および認知の頻度がプラスに増加していることを示します。 6 つの下位尺度は、達成可能性、説明と設備、快適さ、期待、安心できるコミュニケーション、観察とフォローアップです。
介入から2週間後

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。

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Aysegul Durmaz

捜査官

  • 主任研究者：Aysegul Durmaz、KSBU

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

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)

2016年9月26日

一次修了 (実際)

2017年1月7日

研究の完了 (実際)

2017年9月18日

試験登録日

最初に提出

2020年11月28日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年12月4日

最初の投稿 (実際)

2020年12月7日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2020年12月7日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2020年12月4日

最終確認日

2020年12月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • Sim. Malp. Percep.

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  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP
  • ICF
  • CSR

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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