理学療法学生に対するデジタルベースのシミュレーションの効果
理学療法およびリハビリテーション学生の自己効力感および臨床推論スキルに対するデジタルベースのシミュレーション教育の効果
理学療法とリハビリテーションの教育では、基本的な医学コース、臨床情報、リハビリテーションのアプローチ、専門職の特別教育、臨床上の問題解決とその分野の分析が大学教育中に教えられます。
筋骨格系の問題は、シミュレーションで使用される患者シナリオ用に選択され、シミュレーション用にアルゴリズムが調整されます。 アルゴリズムが作成された後、ソフトウェア会社の支援を受けて、これらのアルゴリズムを含む患者のシナリオを掲載した Web サイトが開設されます。 ウェブサイトとは別にデータベースが作成され、サイト上で行われた申請が記録されます。
私たちの研究では、ステップウェッジ設計が使用されます。 研究に参加するボランティア学生 100 人は、事前評価が行われた後、対面トレーニングを開始します。 その後、2 週間ごとに、ランダムに選ばれた 20 人のグループが、対面トレーニングとシミュレーション トレーニングの両方を含むハイブリッド トレーニングに参加します。 対面教育グループでは、ハイブリッド教育グループで患者のシナリオと並行して準備された教育コンテンツが、学生と教育者自身によって教室環境に適用されます。 ハイブリッド研修グループでは、研究員監修のWebサイト上で毎週1件の事例分析を行い、対面研修で1件の事例分析を実施します。
研究に参加した学生の自己効力感と臨床推論レベルは、理学療法士の自己効力感アンケートと臨床推論評価ツールを使用して評価されます。 両方のグループの学生が 10 週間の教育を完了した後、同じ評価が繰り返されます。 その後、学生の満足度やシミュレーションからの提案を定性的な質問で評価し、テーマを設定してシミュレーションに対する意見や提案を収集します。
調査の概要
詳細な説明
臨床推論は医療専門家教育における最も基本的なスキルの 1 つであり、臨床実践に従事するために不可欠です。 多くの研究では、学部生における臨床推論プロセスの学習がカリキュラムと学習目標に組み込まれるべきであると述べられています。
自己効力感は、人の行動を形作る上で効果的な概念です。 学問的自己効力感とは、学業生活を通じて直面するであろう学業課題に直面してどの程度成功できるか、またそれらの課題をどのレベルで達成できるかについての個人の自分自身に対する信念です。
近年、高等教育における教育実践においてデジタル学習デザインがますます使用されるようになってきています。 さまざまなデザインは、自己調整能力を向上させ、アクティブな学習を促進し、学習プロセスをより透明にする機会を提供します。 デジタル学習デザイン、仮想現実、ポッドキャスト、アプリ、教育ゲーム、360° ビデオ、アニメーションなど、さまざまなテクノロジーをカバーしています。 これらのテクノロジーは、学習活動に直接適用したり、他の計画された学習活動と組み合わせたりすることができます。
研究では、理学療法教育におけるデジタル学習デザインは、理論的な学習の観点に基づいていないため、批判されています。 理学療法教育におけるコンピュータ支援学習の役割に関する系統的レビューでは、他の医療専門職教育に比べてコンピュータ支援学習の研究は大幅に少ないと結論づけています。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Istanbul、七面鳥
- Marmara University
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- マルマラ大学保健科学部理学療法およびリハビリテーション科の学部生であること
- 研究への参加に同意したこと
- 6学期に入っていること
除外基準:
- 研究への参加を拒否する
研究計画
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:クロスオーバー割り当て
- 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 |
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実験的:ハイブリッド教育
この研究に参加している60人のボランティアの学生は、予備評価が行われた後、対面トレーニングを開始します。
その後、10人のランダム化グループが毎週シミュレーショントレーニングに含まれます。
対面教育グループでは、教室環境の教育者と一緒に、学生自身が症例分析を適用します。
シミュレーショングループでは、研究者の監督の下で設計されたWebサイトで毎週1つのケース分析が行われます。
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さまざまな筋骨格疾患に応じたアルゴリズムが作成され、そのアルゴリズムは、その分野の専門家である理学療法士や医師の意見を取り入れて制御されます。
アルゴリズムが作成された後、ソフトウェア会社の支援を受けて、これらのアルゴリズムを含む患者のシナリオを掲載した Web サイトが開設されます。
ウェブサイトとは別にデータベースが作成され、サイト上で行われた申請が記録されます。
このようにして、Web サイトを使用するユーザーのデータが収集されます。
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アクティブコンパレータ:対面教育
この研究に参加している60人のボランティアの学生は、予備評価が行われた後、対面トレーニングを開始します。
その後、10人のランダム化グループが毎週シミュレーショントレーニングに含まれます。
対面教育グループでは、教室環境の教育者と一緒に、学生自身が症例分析を適用します。
シミュレーショングループでは、研究者の監督の下で設計されたWebサイトで毎週1つのケース分析が行われます。
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対面教育グループでは、1つのケース分析が教室環境で教育者自身と一緒に学生によって適用され、教育コンテンツはシミュレーションベースの教育グループの患者シナリオと並行して準備されます。
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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 |
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自己効力感は、トルコ版の理学療法士の自己効力感アンケートマスキュロス骨格領域を使用して測定されます。
時間枠:6週間
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アンケートは13項目で構成されています。 参加者は、記載されたタスクを実行する自信を示すように求められます(1 =自信がほとんどありません。5=自信の多く)。 より高いスコアは、より自信の自己効力感に関連しています。 結果は、介入の前後に評価されます。 |
6週間
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「臨床推論アサイメントツール(CRAT)」は、臨床推論評価で使用されます。
時間枠:6週間
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ルーブリックスケールであるCRATは、視覚的なアナログスケールでの評価者マーキングによって採点されます。 CRATは、学生の臨床環境に参入する準備を評価し、学生の自己監視を促進することを目指しています。 このツールの目的は、3つの領域(コンテンツの知識と精神運動スキル - 概念的推論)の強い領域または弱い領域を特定することにより、学生の開発に積極的に参加することを目的としています。 結果は、介入の前後に評価されます。 |
6週間
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Beaton DE, Bombardier C, Guillemin F, Ferraz MB. Guidelines for the process of cross-cultural adaptation of self-report measures. Spine (Phila Pa 1976). 2000 Dec 15;25(24):3186-91. doi: 10.1097/00007632-200012150-00014. No abstract available.
- Zhong BL, Luo W, Li HM, Zhang QQ, Liu XG, Li WT, Li Y. Knowledge, attitudes, and practices towards COVID-19 among Chinese residents during the rapid rise period of the COVID-19 outbreak: a quick online cross-sectional survey. Int J Biol Sci. 2020 Mar 15;16(10):1745-1752. doi: 10.7150/ijbs.45221. eCollection 2020.
- Zimmerman BJ. Self-Efficacy: An Essential Motive to Learn. Contemp Educ Psychol. 2000 Jan;25(1):82-91. doi: 10.1006/ceps.1999.1016.
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- Odegaard NB, Myrhaug HT, Dahl-Michelsen T, Roe Y. Digital learning designs in physiotherapy education: a systematic review and meta-analysis. BMC Med Educ. 2021 Jan 13;21(1):48. doi: 10.1186/s12909-020-02483-w.
- Blackstock FC, Watson KM, Morris NR, Jones A, Wright A, McMeeken JM, Rivett DA, O'Connor V, Peterson RF, Haines TP, Watson G, Jull GA. Simulation can contribute a part of cardiorespiratory physiotherapy clinical education: two randomized trials. Simul Healthc. 2013 Feb;8(1):32-42. doi: 10.1097/SIH.0b013e318273101a.
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- Koivisto JM, Haavisto E, Niemi H, Haho P, Nylund S, Multisilta J. Design principles for simulation games for learning clinical reasoning: A design-based research approach. Nurse Educ Today. 2018 Jan;60:114-120. doi: 10.1016/j.nedt.2017.10.002. Epub 2017 Oct 24.
- Halabchi F, Hassabi M. Acute ankle sprain in athletes: Clinical aspects and algorithmic approach. World J Orthop. 2020 Dec 18;11(12):534-558. doi: 10.5312/wjo.v11.i12.534. eCollection 2020 Dec 18.
- Sandoval-Cuellar C, Alfonso-Mora ML, Castellanos-Garrido AL, Del Pilar Villarraga-Nieto A, Goyeneche-Ortegon RL, Acosta-Otalora ML, Del Pilar Castellanos-Vega R, Cobo-Mejia EA. Simulation in physiotherapy students for clinical decisions during interaction with people with low back pain: randomised controlled trial. BMC Med Educ. 2021 Jul 9;21(1):375. doi: 10.1186/s12909-021-02812-7.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 22112022-108
個々の参加者データ (IPD) の計画
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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
米国FDA規制機器製品の研究
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