住宅型介護施設のスタッフ向けの WHO ガイドラインを活用したブレンド型ゲーミング COVID-19 トレーニング システム (BGCTS) (BGCTS)

バックグラウンド：

住宅型介護施設の入居者は、高齢であること、関連する併存疾患、依存状態にあるため、新型コロナウイルス感染症に感染するリスクが高くなります。 香港の RCH のライセンス要件によれば、正看護師は各 RCH の感染症の予防と対応に関する事項を調整する感染管理責任者 (ICO) に任命されています。 パンデミック中、ICO は、香港政府食品衛生局傘下の健康保護センター (CHP) によって作成された 新型コロナウイルス感染症ガイドラインを RCH のすべてのスタッフに配布しました。 スタッフがガイドラインの内容を理解して正しく解釈し、実践できるかどうかは不透明です。 ICO が RCH のスタッフに行った感染制御トレーニングについての文献は何もありません。

イノベーション:

この研究における重要な革新は、新型コロナウイルス感染症対策トレーニングにおけるゲーミフィケーションの概念の導入です。 研究者は、ゲーム以外のコンテキスト（感染制御トレーニング）内の非ゲーム環境（RCH）にゲーム デザインの要素（短いビデオ クリップ/クイズ形式のインタラクティブ ビデオ ゲーム）を適用します。 ゲーミフィケーションは、さまざまな分野で教育ツールとして広く使用されています。 たとえば、現在の研究では、シミュレートされた状況の 1 つは、RCH への 新型コロナウイルス感染症の侵入を避けるための訪問者の管理です。 訪問者管理における順次割り当ては、ゲーム化されたトレーニング プログラムで利用され、学習者が仮想環境で練習する機会を得ることができます。 訪問者の不適切な管理は RCH 内での 新型コロナウイルス感染症の拡大につながる可能性があり、学習者は仮想環境でより良い成績を収める二度目のチャンスを得る可能性があります。

ゲーミフィケーション トレーニングには多くの利点がありますが、その主な利点は、学習者が都合の良い時間と場所で学習できることです。 ゲーミフィケーションを使用すると、従来の退屈なアクティビティの体験が、楽しく、インタラクティブで、競争力のあるものに再構築され、その結果、学習者は学習プロセス全体を通じてアクティブで関与し続けることができます。 さらに、ゲームを使用したトレーニングにより、決められた行動へのコンプライアンスを向上させることができます。 学習者は、ゲーム化されたトレーニングを通じて新しいスキルや新しい習慣を身につけていることがわかりました。

目的:

この研究は、住宅型介護施設 (RCH) の全スタッフの感染管理実践、遵守率、および標準予防策の知識に対するブレンデッド ゲーミング COVID-19 トレーニング システム (BGCTS) の効果を評価することを目的としています。

研究の具体的な目的と仮説には以下が含まれます。

1. BGCTS を受けた後、介入グループ (IG) のスタッフが対照グループ (CG) のスタッフよりも多くのスタッフが感染制御実践を行っているかどうかを評価する (現場観察による)。
2. CG のスタッフよりも IG のスタッフの方が感染制御の知識、感染制御に対する積極的な姿勢、自己申告の遵守率を持っているかどうかを評価する。

方法：

この研究は、リソースと特別な訓練を必要とする感染制御実践の現場観察を通じてデータを収集します。 観察がこの研究の主な成果となります。 結果の有効性と信頼性を確保するために、RCH での非参加型の目立たない観察を現場で実施するための特別な取り決めが行われます。

医療従事者の感染制御実践の目立たない非参加的な観察は、RCH で実施されます。 医療従事者には、RCH で働く医師、看護師、作業療法士、理学療法士、医療従事者、パーソナルケアワーカーが含まれます。 観察はベースライン（介入前）と介入後（介入後）に行われます。 観察は、手指衛生、呼吸器衛生、個人用保護具 (PPE) の使用、環境の清掃と消毒、使用済みまたは汚染された材料の適切な取り扱いの 5 つの分野で行われます。 測定の偏りを避けるために、RCH ユニットごとに合計 200 回の観測機会が作成されます。

各 RCH には少なくとも 3 台のカメラ (録画機能付きウェブカメラ) が設置され、スタッフの手指衛生の実践を撮影します。 カメラの数は、RCH の現場訪問後に決定されます。 調査員は RCH のかなりのエリア (手洗い施設のほとんどを含む) をカバーする予定です。 カメラ監視を開始する前に、RCH のスタッフには録画について明確に通知されます。 カメラ録画は各 RCH で 2 週間行われます。 毎週、研究助手が RCH に行き、記録（データ）のセキュリティを保護するために、指定されたコンピュータに記録をダウンロードします。 取得されたビデオ録画は研究看護師によって評価され、観察のためにシフトごとに 20 ～ 30 分の録画がランダムに選択されます (朝勤、午後勤、夜勤)。 RCH スタッフのプライバシーを保護するために、スタッフは観察前に匿名化および匿名化され、すべての行動は秘密厳守で検査されます。 これは、観察者の存在が医療従事者にとって徐々に重要でなくなるため、観察によるホーソン効果 (つまり、観察されるときの医療従事者の行動の違い) を最小限に抑えるように設計されています。 RCH ユニットでは、複数の医療従事者が入居者のケアを提供します。 他の医療従事者が行動を起こす前に、最初に住民に直接ケアを提供する医療従事者の観察が行われます。 観察中にケア手順が妨げられることはありません。

データ分析：

ベースラインから介入後までの主要アウトカム（観察に基づく手指衛生遵守率）の変化をIGとCGの間で調べるため、研究者はログリンク関数を使用して線形混合効果モデルを実行して制御します。時間、グループ、相互作用項 (時間 x グループ) を独立変数とした RCH レベルでのクラスタリング効果。 交互作用項 (時間 x グループ) の有意な結果は、2 つのグループ間の結果変数の変化の差を示し、仮説 H1 を裏付けます。

他の感染制御実践の観察に基づく遵守率、自己報告の遵守率、知識、態度率（仮説 H2 ～ H5）などの二次アウトカムの変化の違いを調べるために、研究者は別の線形混合効果を実行します。主要な成果のモデルと同様に、各副次的な成果のモデルを作成します。 交互作用項 (時間 x グループ) の有意な結果は、2 つのグループ間の結果変数の変化の差を示します。

研究者らはまた、人口統計および経験データによるサブグループ分析を実行して、参加者のさまざまな人口統計および経験特性に関して介入の効果が均一であるかどうかを調査します。 具体的には、交互作用項であるグループ x 特性がモデルに追加され、BGCT の効果に対する特定の特性の効果が調査されます。 さらに、研究者は、BGCTS からのパラメーター (ビデオクリップ/写真への試み、費やした時間、各ゲームの結果) を結果に関連する潜在的な要因として追加することによってモデルを検証します。