ジュニア臨床医における仮想模擬蘇生法の研究

サンプルサイズ: パイロット研究では、将来の研究を容易にするために、24～50 人の参加者のサンプルサイズが、期待される平均や標準偏差などの母集団の特性に関する情報を提供することをお勧めします。 0.2、ここで標準化された効果サイズは、標準偏差で割った平均値の差になります。 2022 年には、少なくとも 3 か月間、約 50 人の若手臨床医が NUH の救急部門を巡回する予定です。

ランダム化:

- インフォームド コンセントと募集の後、参加者は、不透明な封印された封筒を使用して、仮想シミュレーション グループと現場シミュレーション グループに無作為に割り付けられます。 ランダム化シーケンスは、1 人の研究者 (A) によって生成され、さまざまなブロック サイズでブロックのランダム化が行われます。別の研究者 (B) は、割り当ての隠蔽を維持するために、封筒を開いて学習者をグループに割り当てます。

介入:

• 2 人の調査員 (C と D) は、割り当てられた介入、つまり仮想シミュレーションまたはチームベースの現場シミュレーションの参加者をスケジュールします。 チームベースの現場シミュレーション セッションは毎月分散しているため、仮想シミュレーション セッションは現場シミュレーションの日と一致し、結果評価の時間による混乱を防ぎます。 すべての介入は、蘇生のための教材が標準的な部門のカリキュラムの一部として学習者に提供された後にスケジュールされます。
• 仮想シミュレーショングループ：参加者は自宅から仮想シミュレーションソフトにログインし、2ケース（敗血症1ケース、外傷1ケース）をプレイします。 参加者は、70 分以内に各ケースを好きなだけプレイして、その時間内に可能な限り最高のスコアを達成するように指示されます。 このプロセスは監視され、参加者はビデオ会議で 2 人の捜査官 (C と D) と画面を共有し、時間制限とケースの対応を確実に行います。
• チームベースの in situ シミュレーション グループ: 模擬コードで学習者を観察し報告する教員は可変であり、この研究以外の幅広い NUH 救急科の教員で構成されます。年。 その場でのシミュレーションは、敗血症の 1 つのケースと外傷の 1 つのケースをカバーし、ケースの内容は仮想シミュレーション グループのケースと一致し、時間は 70 分に一致します。

結果評価:

• NUH 救急部門の臨床医の間で専門家のコンセンサスから得られた必要なアクションのチェックリストと比較して、投稿から 3 か月目の終わり頃に忠実度の高いマネキンを使用してシミュレートされた蘇生中に、タイムリーに完了した正しいアクションの数に基づいて取得されたスコア、および敗血症または外傷における蘇生のための確立された国際ガイドラインに準拠しています（例： アドバンストラウマライフサポート第10版）。
• 1 人の看護師と 1 人の医師の役割を果たしている 2 人の訓練を受け、標準化されたアシスタントが、蘇生チームのリーダーの役割を果たす医務官を支援するために出席します。
• 各研究参加者は、2 つのシナリオで観察され、採点されます。1 つのシナリオは大外傷の蘇生に関するもので、もう 1 つのシナリオは敗血症患者の蘇生に関するものです。 採点は 2 人の調査員 (E と F) によって個別に行われます。調査員は、1 人の調査員 (A) が異なるレベルの能力でシミュレートされた蘇生を行うのを観察し、それを刺激として使用して評価を調整することで、評価を調整および標準化します。
• 採点を行うすべてのアシスタントおよび評価者は、参加者の割り当てを知らされず、研究期間中のチームベースの in situ シミュレートされた蘇生には関与しません。

その他のデータ収集:

• 学習者の人口統計データ、大学院での一般的な経験と救急医療の経験のレベル、および割り当てられた介入に関する見解 (つまり、 Kirkpatrick レベルの反応) は、オンライン アンケートで収集されます。
• 次の仮想シミュレーション メトリックが自動的にキャプチャされます: 一意のケースごとの試行回数、各試行に費やされた時間、仮想患者シミュレータによってマークされた各試行中に取得されたスコア

データ分析：

- 以下の記述統計量が集計されます。

• 無作為化の有効性を判断するための、各グループの学習者のベースライン特性
• 学習者の反応データ。学習者の知覚に基づいて仮想患者シミュレーションの許容範囲を決定します
• 得られたスコアの平均値、中央値、および広がりの尺度 (データが正規分布しているかどうかに応じて、標準偏差または四分位範囲のいずれか)

アソシエーションの分析:

• 主要な結果: 仮想患者シミュレーションへの曝露 (カテゴリ変数) と、忠実度の高いマネキンを使用して観察された現場蘇生中に得られたマークとの関連 (正規分布の連続変数である可能性が高く、このパイロット研究は、それが適切かどうかを判断するのに役立ちます) true)、2 人の独立したオブザーバー (調査官 E および F) によって評価され、両側スチューデント t 検定を使用した統計的テストで評価された、ローカルの専門家のコンセンサスから得られたチェックリストで完了した正しいアクションの数によって測定されます。

  --> 観察者間の合意は、クラス内相関を使用して測定されます

• 調査官は、パイロットとして、分析が十分に強化される可能性が低いことを認めています. それにもかかわらず、平均/中央値/分散の尺度を含む各グループのマークの分布を理解することは、さらなる研究を計画するのに役立ちます.