このページは自動翻訳されたものであり、翻訳の正確性は保証されていません。を参照してください。 英語版 ソーステキスト用。

集中治療患者のケアマネジメントにおける看護師の臨床実践、問題解決および臨床意思決定スキルと不安に対する仮想現実ソフトウェアの影響の調査。

2023年8月5日 更新者:Banu Terzi、Akdeniz University

集中治療患者のケア管理に対する仮想現実ソフトウェアの効果

テクノロジーの発展を考慮して、学習者中心の方法が従来の教育方法に取って代わり始めています。 患者の安全を確保し、看護師の研修におけるケアの質を向上させるために、シミュレーション アプリケーションが増加しています。 シミュレーション アプリケーションの 1 つである仮想現実は、コンピューター ソフトウェアとハ​​ードウェアが一緒に使用され、さまざまな感覚刺激から構成される 3 次元の視覚フィードバックを備えたインタラクティブで楽しい仮想環境として定義されます。 医療サービスにおける治療、ケア、教育ツールとしてみなされる仮想現実に関する研究を検討する場合。仮想現実は主に、いくつかの基本的なスキルの指導や看護/医学生の教育に使用されていることがわかります。 このような観点から、提案に提出された本プロジェクトでは、集中治療患者のケアマネジメントのための仮想現実ソフトウェアを開発し、このソフトウェアが新人集中治療看護師に与える影響を調査することを目的としている。 研究に参加する看護師は、対照群 (n=34) と研究群 (n=34) にランダムに割り当てられます。 研究は以下の手順で実施されます: 1) コルカバの快適理論に従って、集中治療患者のケア管理を含む患者ケースシナリオが作成され、仮想現実ソフトウェアに転送されます。 2) 両グループの看護師集中治療患者のケアマネジメントに関する理論的な研修が受けられる。 3) 対照群を構成する看護師は理論的な研修を受ける。 定期的なオリエンテーション研修プログラムを実施し、仮想現実メガネを使用して勉強会に参加します。 4) 理論研修前、申し込みから 1 週間後に「知識レベルアンケート」、「臨床実践スキル観察フォーム」、「問題解決」両方のグループの申請の最初の月に。 「インベントリ」、「看護における臨床意思決定尺度」、「状態不安インベントリ」、「満足度アンケート」が適用されます。 プロジェクトの範囲内で開発が予定されているソフトウェアを使用すると、新しい集中治療看護師に診療所での迅速なオリエンテーションを提供し、臨床実践、問題解決を強化することで、集中治療における患者の快適さと生活の質が向上すると予測されます。そして臨床上の意思決定スキル。

調査の概要

状態

積極的、募集していない

詳細な説明

集中治療サービスを提供し、快適さを確保する上で、資格のある看護師の重要性は否定できません。 この文脈では、集中治療看護師は学際的なチームの最も重要なメンバーおよびバックボーンとみなされています。 科学的根拠に基づいた実践やガイドラインに沿って、看護プロセスに沿った患者のケアマネジメントにおける看護師の役割と責任を認識することで、集中治療室への入院によって発生する可能性のある合併症が軽減されます。 集中治療において質の高い安全なケアを提供するための前提条件は、集中治療室スタッフの 75% が特別な訓練を受けた看護師で構成されている必要があることです。 専門分野である集中治療室で働く看護師の研修では、今日の変化するテクノロジーに遅れずについていく必要があります。 これを行うための最も効果的かつ効率的な方法は、継続的な教育の機会を開発することです。 しかし、仕事や家庭生活上の責任、労働時間や場所の不適合、仕事量などの理由により継続教育の機会にアクセスすることが困難であることに加えて、学習方法が主に従来の方法で継続されているという事実が状況を悪化させる可能性があります。難しい。

テクノロジーの発展に伴う知識の増加により、従来の教育方法を超えた「学習者中心の方法」の必要性が明らかになりました。 特に近年、医療提供者/看護師の教育において、患者の安全性と患者ケアを向上させるためのシミュレーション アプリケーションへの関心が高まっています。 シミュレーション アプリケーションは、患者に害を及ぼすことなく、学生に複雑な学習目標を実現し、自分の能力を実証し、現実的な臨床環境で客観的に評価される機会を与えます。 同時に、臨床実践領域の不足や学習者数などの多くの要因により、看護教育にシミュレーション アプリケーションを組み込む必要があります。 今日デジタルネイティブと呼ばれる学習者/看護師の継続的かつ専門的な能力開発のためのシミュレーションアプリケーションの1つである仮想現実アプリケーションがこれらのプログラムに取って代わり、将来的には徐々に増加すると強調されています。 医療技術は、医療従事者の間違いを減らし、患者の治癒過程を加速し、医療サービスの質と効率を高めることに貢献し、仮想現実技術は、影響を与える重要な技術とトレンドの中で重要な位置を占めるだろうと述べられています。 2025年までの健康分野。 仮想現実は、コンピューター ソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせたさまざまな感覚刺激で構成される仮想環境として定義され、医療で使用される仮想現実は、インタラクティブで楽しい 3 次元の視覚的フィードバックを備えた治療、ケア、教育ツールとして定義されます。 ビデオゲームから始まった仮想現実アプリケーションは、その利用分野が徐々に拡大しています。 仮想現実が他の学習方法と異なる最も重要な特徴は、実践でリアルな感覚を与えることであるため、看護教育における理論と実践の架け橋として機能します。 教育での導入や使用に費用がかからず、副作用がなく、非侵襲的で、身体的、心理的、社会的、感情的、精神的な回復に効果的な役割を果たす仮想現実は、選択ではなく必須です。現在および将来の看護実践と教育。

これらすべての情報を踏まえると、集中治療看護は専門分野/部門であり、大学院教育は認定されるべきであり、批判的思考スキルを開発する必要があり、重症患者のケアのニーズを満たす必要があり、継続的なトレーニングが必要であることが重要です。テクノロジー、ケア、治療方法の変化と発展に適応するためにサポートされる必要があります。 世界集中治療看護師協会連盟と欧州集中治療看護師協会連盟は、集中治療患者のケアは、大学院プログラムを持つ集中治療看護を専門とする看護師によって行われることを推奨しています。 資格のある集中治療看護師は卒業後に少なくとも 1200 時間の訓練を受けなければならず、平均 5 年で訓練を受けることが知られています。 保健省の認定教育に関する規則に基づいて作成された集中治療看護認定プログラム基準は、「予防、発達、リハビリテーションの介入によって個人の身体的、心理的、社会的エンパワーメントを確保し、患者との治療的コミュニケーションを確立する集中治療看護師を訓練する」ことを目的としています。患者とその家族は、保健科学と技術の発展、新しい治療とケア方法に適応し、緊急、重要かつ複雑な患者ケアのニーズを満たす能力を持ち、高度な問題解決スキルを持っています。」 研修プログラムでは、口頭講義、ビデオ指導、小グループワーク、デモンストレーション、質疑応答を伴う活発な議論、シミュレーション、臨床実習などの学習方法が利用できることが挙げられている。

オリエンテーションプログラムは、新卒看護師が専門的役割に適応するプロセスにおいて重要な位置を占めます。 オリエンテーショントレーニングは、新卒看護師の学習ニーズに基づいた包括的で集中的なプログラムで構成され、施設/専門職からの期待に応え、専門職/部署への適応を促進し、新人に能力を提供し、施設でのコミットメントと仕事を増加させます。満足。 オリエンテーション研修では、その範囲、内容、期間は機関によって異なり、勤務する部隊に応じて、オリエンテーション期間は6週間から12か月の間で異なるとされています。救急、集中治療などの専門病棟では、この期間は 12 週間から 18 か月に延長される場合があります。

集中治療看護師には、臨床オリエンテーショントレーニングで基礎知識と実践スキルの能力を、現職トレーニングで高度な知識と実践スキルの能力を、認定資格とコースでプロフェッショナリズムを向上させる機会があります。 集中治療看護師の教育に関して海外で行われた研究のほとんどは、オリエンテーションプログラムの実施と評価に関連していることがわかります。 研究によると、批判的思考スキル、患者ケア管理、自尊心の育成に焦点を当てた特別なオリエンテーションモデルが、集中治療看護師のオリエンテーション訓練に活用されていることがわかっています。 研究対象国では、集中治療看護師の訓練と育成のための継続的な教育活動に関する研究は限られている。 これらの限られた調査では、研修、特に現職研修への参加は部分的には十分であると考えられているが、仕事量やスタッフ不足のために研修に参加できないことも注目に値する。 これらの調査結果に加えて、研修方法の大部分がスライドを使った講義であるという事実は、今日の教育システムが伝統的な知識に基づいていることを示しており、それがオリエンテーション研修や現職研修などの継続的な教育活動に反映されています。

研究によると、最初の勤務経験が集中治療や救急などの専門病棟である新卒看護師のストレスレベルはより高いことが示されています。 しかし、文献を調べると、新卒看護師のかなりの部分が専門部隊に直接配属されていることがわかります。 ある調査では、新卒看護師の 11% が集中治療で働き、16% が救急サービスで働いていました。別の調査では、16% が集中治療室で働き、9% が救急サービスで働いていました。また、別の研究では、新卒看護師の77%が最初に集中治療、救急、腫瘍科などの専門病棟に配属されたと報告されています。新卒看護師が基礎レベルの専門知識とスキルを持って専門的な実践を始めることを考慮すると、集中治療、救急サービス、腫瘍学などの専門部門は、新卒者にとってより大きなプレッシャーとなります。 この状況により、新卒看護師は専門的に不適格であると感じ、強いストレスを感じ、将来的にその職業や施設を離れることになります。 研究対象の国でも、国際舞台と同様に、新卒看護師のほとんどが集中治療や救急などの専門病棟で働き始めていることがわかります。 別の研究では、新卒看護師が最も能力がないと感じている分野は集中治療室であり、この分野に特化した訓練が必要であることが判明しました。

文献では看護教育に仮想現実手法を活用した研究があり、主に看護学生を対象としていることがわかる。

仮想現実アプリケーションを使用すると、教育機関におけるすべての学習領域 (認知、感情、精神運動) の学習成果を高め、学習の永続性を高めることで、参加者がインタラクティブに学習し、問題を分析できるようになります。 他の研究で見られるように、医療機関の集中治療看護師向けに組織されたトレーニングで仮想現実を使用すると、ケアの質が向上し、患者の快適性が向上し、エラー率が減少し、学習者のストレスレベルが軽減され、精神運動能力が向上すると考えられています。スキル。 さらに、仮想現実アプリケーションは、集中治療看護師がコラボレーション、問題解決、批判的思考、コミュニケーション スキルなどのより高度で抽象的なスキルを習得し、これらのスキルを評価するためのユニークで有用な代替教育方法として使用できます。

研究の種類

介入

入学 (推定)

68

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

      • Antalya、七面鳥
        • Kepez State Hospital

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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

包含基準:

  • 看護学科を新卒で卒業する方へ
  • 集中治療室の新入社員です
  • これまでに集中治療室で働いたことがない
  • 研究に積極的に参加する意欲があること

除外基準:

  • 集中治療室で働き始めたばかりで、その後勤務場所を変更した
  • 研究のどの段階でも辞任
  • 看護以外の職業(助産師、ATT、救急救命士など)に従事していること

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:なし
  • 介入モデル:単一グループの割り当て
  • 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
実験的:集中治療看護師

研究の種類: 単一施設のランダム化対照実験計画で実施されます。 研究を開始する前に臨床試験番号が取得されます。

研究の場所: 研究はアンタルヤ ケペス州立病院の麻酔科および蘇生クリニックで実施されます。

仮想現実ソフトウェアを使用した集中治療看護師のトレーニング

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
臨床実践スキルアンケート
時間枠:1~8ヶ月
集中治療看護師の臨床実践スキルの変化
1~8ヶ月
問題解決スキルのスケール
時間枠:1~8ヶ月
問題解決インベントリは、6 つのサブグループの合計 35 項目からなるスケールです。 サブグループは次のとおりです: 性急なアプローチ、思考的なアプローチ、回避的なアプローチ、評価的なアプローチ、自信のあるアプローチ、および計画的なアプローチ。 各グループは独立して使用できます。 全体のスケールから得られた高い合計スコアは、その人が自分自身の問題解決スキルが不十分であると認識していることを示します。 PSI のマーキングは 6 リッカート タイプのスケールで行われます。 21 項目がストレートとしてスコア付けされ、14 項目がリバースとしてスコア付けされます。 スケール全体の最小スコアは 32 で、最大スコアは 192 です。 項目 9、22、29 は採点時に除外されます。 スケールの信頼性に関する既存の研究で見つかったクロンバックのアルファ値は 0.73 ~ 0.94 です。
1~8ヶ月
看護における臨床意思決定の尺度
時間枠:1~8ヶ月
看護における臨床意思決定尺度は、40 項目と 4 つの下位尺度で構成されます。 この尺度の下位尺度は、「オプションとアイデアの検討」、「目標と価値の検討」、「結果の評価」、「情報の検索と新しい情報の公平な採用」です。 各サブスケールは 10 項目で構成されます。 合計スケールは 40 ~ 200 で採点され、各サブスケールは 10 ~ 50 で採点され、カットオフ ポイントはありません。 スケールの高いスコアは、意思決定に対する認識が高いことを示し、スコアが低いことは、意思決定に対する認識が低いことを示します。 スケールの評価は、各サブスケールとスケールの合計スコアに基づいて行われます。
1~8ヶ月
状態不安スケール
時間枠:1~8ヶ月
状態不安尺度は、個人が置かれているストレスの多い(圧迫された)状況によって感じる主観的な恐怖です。 このスケールは 14 歳以上の個人に適用できます。 在庫には、それぞれ 20 アイテムの 2 つの別々のスケールがあります。 状態不安尺度。特定の瞬間および特定の条件下で個人がどのように感じるかを決定します。 個人でもグループでも応募可能です。 状態不安尺度に答える際には、項目によって表される感情、思考、または行動の重症度に応じて、「まったくない」、「少し」、「かなり」、「完全に」の選択肢から 1 つを選択するよう求められます。 。 スケールから得られる合計スコア値は 20 ~ 80 の間で変化します。 スコアが高いと不安のレベルが高いことを示し、スコアが低いと不安のレベルが低いことを示します。
1~8ヶ月

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
満足度アンケート
時間枠:1~8ヶ月
仮想現実ソフトウェアに対する看護師の満足度を評価するために、研究者が作成した3点リッカート型のフォームには10項目があります。 スケールから取得できる最低スコアと最高スコアは 0 ~ 30 の範囲で変化します。 上記の合計スコアが 15 であれば、満足度が高いことを示します。
1~8ヶ月

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。

スポンサー

捜査官

  • スタディディレクター:Banu Terzi, PhD、Akdeniz University

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)

2023年7月1日

一次修了 (推定)

2024年5月30日

研究の完了 (推定)

2024年8月1日

試験登録日

最初に提出

2023年7月8日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年8月5日

最初の投稿 (実際)

2023年8月8日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年8月8日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年8月5日

最終確認日

2023年8月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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

IPD プランの説明

プロジェクトの範囲内で開発された仮想現実ソフトウェアを使用すると、集中治療患者のケア管理において集中治療看護師に与えられるトレーニングの臨床実践スキル、問題解決スキル、臨床意思決定スキル、不安レベル、および看護師の満足度を調査します。

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。

仮想現実ソフトウェアの臨床試験

3
購読する