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現場シミュレーション さまざまな報告方法

2023年9月18日 更新者：özlem doğu、Sakarya University

さまざまな報告方法を使用した看護師間の現場シミュレーション研究

このテスト前、テスト後のランダム化比較実験研究の目的は、学習会話 (LC) ベース、3D モデルベース、および標準的な報告方法が、批判的思考、報告体験、およびテスト後の満足度に及ぼす影響を調べることです。 -集中治療室 (ICU) の看護師間の現場シミュレーション。

研修・研究病院に勤務する合計186人のICU看護師がこの研究に参加した。 研究者らは、学習会話 (LC) ベース、3D モデルベース、および標準的な報告方法を、批判的思考、報告体験、満足度に関して比較します。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

研究の種類

介入

入学 (実際)

119

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
      • Sakarya、七面鳥、54050
        • Sakarya Training and Research 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

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

包含基準:

  • ボランティア活動
  • 学位取得
  • 22～55歳
  • 看護師として働くのに最低1年
  • コミュニケーションに対してオープンな

除外基準:

  • 包含基準から外れた個人

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：支持療法
  • 割り当て：ランダム化
  • 介入モデル：並列代入
  • 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：LC ベースの報告会
1 つの介入グループでの LC ベースの報告会。
行動：LC ベースの報告会
LC ベースの報告会では、学習者が特に興味のあるトピックを特定して検討できるようにすることで、内省を促します。 このモデルは構造化された事後 LC として定義されており、集中治療室や外傷看護師の能力、専門能力開発、臨床判断の向上に役立ちます。 このモデルは、ポジティブな経験とネガティブな経験を振り返ることができるため、1 人の受信者だけでなく、グループ全体にとっても、その日の自分の練習や以前の経験と関連付けることができ、チームワークをサポートするのに役立ちます。 また、同僚のベンチマークを使用して自己評価を行うことで、優れた実践とは何かを理解するのにも役立ちます。
実験的：3Dモデルベースの報告会
1 人のファシリテーターは、他の介入グループに対して 3D モデルに基づく報告セッションを実施しました。
行動：3Dモデルベースの報告会
このモデルは、解明、発見、深化の 3 つの部分で構成されています。 このモデルの基礎となっている経験学習理論は、学習目標の設定を容易にします。 このモデルにより、参加者は将来の実践のための新しいメンタル モデルを作成し、批判的思考スキルを開発し、知識のギャップを特定することができます。 このモデルでは、報告会は予備情報から始まり、学んだことの概要で終わります。 参加者の理解と学習におけるギャップが特定され、学習を実践にどのように適用できるかが議論されます。
介入なし：標準的な報告会
1 人のファシリテーターは、対照グループで非モデルベースの非構造化報告会を実施しました。

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
介入群と対照群の批判的思考知識テストのスコアを調査
時間枠：2ヶ月
批判的思考に関する知識テストも研究者によって作成され、学習目的と批判的思考、特に ICU 患者の排泄、栄養、呼吸活動を行う際の意思決定に関する 10 問で構成されていました。
2ヶ月
介入群と対照群の満足度スコアの決定
時間枠：2ヶ月
視覚的なアナログスケール (0 = 全く満足していない、10 = 非常に満足) で、参加者は満足度を評価するように求められました。
2ヶ月
介入群と対照群の報告会経験スコアの決定
時間枠：2ヶ月
デブリーフィング体験尺度は 20 項目で構成され、5 段階のリッカート型尺度です。 これは、報告会の経験と項目の重要性の 2 つの部分と、思考と感情の分析、学習とつながりの形成、報告会を実施する際のファシリテーターのスキル、およびファシリテーターの適切な指導の 4 つのサブスケールで構成されます。 スケールの高いスコアは、報告会の経験から得られる利益が増加したことを示します
2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。

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Sakarya University

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)

2023年1月10日

一次修了 (実際)

2023年3月10日

研究の完了 (実際)

2023年4月10日

試験登録日

最初に提出

2023年9月18日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年9月18日

最初の投稿 (実際)

2023年9月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年9月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年9月18日

最終確認日

2023年9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

  • Different Debriefing Methods

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?

はい

IPD プランの説明

データセットは共有可能

IPD 共有サポート情報タイプ

  • SAP

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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