VR ベースの学習ツールが胸部および肺の検査における看護学生のスキルに与える影響

研究の目的: この研究は、胸部および肺の身体検査のための仮想現実 (VR) ベースの学習ツールが、胸部および肺の身体検査に関連する看護学生の知識とスキルに及ぼす影響を判断するために設計されました。

研究の仮説:

仮説 0-1: VR ベースの学習ツールを使用する実験グループの生徒と、小グループ指導を受ける対照グループの生徒の間で、胸部および肺の身体検査に関する知識に有意な差はありません。

仮説 1-1: VR ベースの学習ツールを使用する実験グループの生徒と、小グループ指導を受ける対照グループの生徒の間では、胸部および肺の身体検査に関する知識に大きな差があります。

仮説 0-2: VR ベースの学習ツールを使用する実験グループの生徒と、小グループ指導を受ける対照グループの生徒の間で、胸部および肺の身体検査に関するスキルに有意な差はありません。

仮説 1-2: VR ベースの学習ツールを使用した実験グループの生徒と、小グループ指導を受けた対照グループの生徒の間では、胸部および肺の身体検査に関するスキルに有意な差が見られます。

研究の質問: VR ベースの胸部および肺の身体検査学習ツールの使用について、実験グループの学生の意見は何ですか? 研究の変数

独立変数:

トレーニング方法: 対照グループに対する小グループ指導。実験グループ向けの VR ベースの胸部および肺の身体検査学習ツール。

従属変数:

知識レベル: テスト前およびテスト後の結果によって測定される知識。 スキル レベル: スキル レベルは、スキル前およびスキル後の測定によって評価されます。

制御変数:

参加者の性別。 参加者のコース達成スコア。 材料と方法 研究の種類: この研究は、単盲検、事前テスト-事後テスト、対照群、並行群ランダム化比較試験として設計されました。 この研究は、SPIRIT 2013 ガイドラインに従って実施されました。 バイアスを最小限に抑えるために、研究プロトコルは臨床試験登録システムに登録されます。

場所の特徴と研究時期 この研究は、2023年から2024年度にガジ大学看護学部の選択コース「健康評価」（HEM 205）に登録した学生を対象に実施されました。 この 2 単位の選択コースでは、身体検査の方法と技術を理論的および実践的に取り上げます。 理論的な指導は教室で行われ、実践的なトレーニングはスキルおよびシミュレーションラボで現場の専門家によって提供されます。

研究の母集団とサンプル: 研究母集団は、1 年生を無事に修了し、2023 ～ 2024 学年度中に 2 年生に入学し、「健康評価」選択コース (HEM) を選択した 2 年生の看護学生で構成されました。 205）初めてです。 研究のサンプル サイズは、GPower バージョン 3.1.9.7 ソフトウェアを使用して計算されました。 GPower のサンプル サイズの計算では、t 検定を利用して 2 つの独立したグループ間の平均差を評価しました。事前値は α = 0.05、検出力 = 0.90、大きな効果サイズ (f = 0.80 コーエン d) でした。 統計分析に基づいて、合計 68 人の参加者のサンプルが決定され、34 人が対照グループに割り当てられ、34 人が実験グループに割り当てられました。 実験的研究では、バイアスを最小限に抑えるために参加者の損失を 20% 未満に抑えることが重要であり、サンプル サイズを増やすことは、消耗による潜在的なバイアスを制御するのに役立ちます。 潜在的な損失に対処するために、この研究では各グループに 41 人の参加者を含めることを目的としており、合計サンプルサイズは 82 人となりました。

ランダム化: ランダム化プロセスは、CONSORT 2017 ガイドラインに従って実行されました。 独立した統計学者が、「健康評価」コースの達成スコアと性別に基づいて参加者を層別化しました。 学力スコアが 2.00 ～ 3.00 の女子学生 (CC、CB、BB) は最初の層に配置され、スコアが 3.01 ～ 4.00 の層が配置されました。 (BA、AA) は第 2 層に配置されました。 学力スコアが 2.00 ～ 3.00 の男子学生 (CC、CB、BB) は 3 番目の層に割り当てられ、スコアが 3.01 ～ 4.00 の層に割り当てられました。 (BA、AA) は第 4 層に割り当てられました。 次に、統計学者は Excel ソフトウェアを使用して各階層内で単純なランダム化を実行し、その結果、41 人の学生が実験グループに、41 人の学生が対照グループにランダムに割り当てられました。

データ収集ツールの記述特性フォーム: 文献に基づいて研究者によって作成されたこのフォームは、14 の質問で構成されています。 これには、参加者の人口統計的特徴に関する 8 つの質問、目の健康に関する 1 つの質問、看護職を選択する意欲に関する 1 つの質問、技術的態度に関する 4 つの質問が含まれています。

胸部および肺の身体検査に関する知識テスト: 胸部および肺の身体検査に関する理論コースの主題範囲および学習目標に合わせて研究者によって作成されます。 このテストは、胸部および肺の健康診断を実行するために必要な知識を評価する、それぞれ 5 つの選択肢を持つ 20 の質問で構成されます。 各質問は 5 ポイントで採点され、スコアが高いほど知識レベルが高いことを示します。

胸部および肺の身体検査スキル管理フォーム: 学生の初期および最終スキル レベルを評価するように設計されています。 このフォームは文献に従って開発されており、合計 48 の手順ステップが含まれています。 スコアの範囲は 0 ～ 96 で、スコアが高いほどスキル レベルが高くなります。

学生意見フォーム: VR ベースの学習ツールに関する学生の意見を評価するために、関連文献に基づいて研究者によって作成されます。 このフォームには 2 つのセクションがあります。 最初のセクションは、技術受容モデルと文献レビューに基づいて、VR ツールの使いやすさ (14 項目) と知覚された有用性 (15 項目) を評価する 29 項目で構成されます。 2 番目のセクションには、VR ベースの胸部および肺の身体検査学習ツールに関する 6 つの自由回答形式の質問が含まれています。

コンテンツの有効性分析 コンテンツの有効性は、身体検査方法と革新的なデジタル教育の専門家 13 名に相談して評価されました。 彼らは、目的、目的、言語、表現に関して、フォームを 4 段階のリッカート スケール (4: 非常に適切、3: 多少の調整はあるが適切、2: 大きな調整はあるが適切、1: 不適切) で評価しました。 専門家の意見は、内容妥当性指数を計算するための Davis の手法を使用して分析され、Kendall の W.

VR ベースの学習ツールの設計

VR ベースの胸部および肺の身体検査学習ツールの設計では、国際看護協会臨床シミュレーション学習協会 (INACSL) が提供する「ベスト プラクティス シミュレーション設計の医療実装基準」ガイドが基礎として使用されました。 設計プロセスは次のように構成されました。

分析フェーズ: 研究者は、効果的なシミュレーション設計に必要なトレーニングを完了しました。 対象グループの既存のトレーニング方法は SWOT 分析を通じて評価されました。 学習ツールの目的は、SMART 分析を使用して定義されました。

設計段階: 関連する文献をレビューして、使用するシミュレーション方法とシナリオを決定しました。 VR 学習ツール内のインタラクション方法とシナリオの概要を開発しました。

開発段階: 高品質のグラフィックス、モデル、インタラクション手法を利用して、学習ツールのリアリズムを強化しました。 参加者の学習プロセスをサポートするために、促進的なアプローチが計画されました。

実装フェーズ: 学習ツールをガイドするための資料が準備されました。 シミュレーション実装後の学習ツールの評価には PEARLS 法が採用されました。 ツールの適用性と使いやすさは参加者によって評価され、事前アプリケーションから受け取ったフィードバックに基づいて必要な調整が行われました。

事前申請: VR ベースの学習ツールとデータ収集機器を評価するために、以前に選択コース「健康評価」(コード化 HEM 205) を修了したガジ大学看護学部の 3 年生を対象に事前申請が実施されました。 。 この事前申請では、言語と表現の観点からデータ収集ツールの明確さと、VR ベースの学習ツールの使いやすさを評価しました。

応用：

研究の最初の週に、参加者全員が理論トレーニングを受けました。 2週目にはデモンストレーションビデオによるトピックの復習が含まれ、3週目にはシミュレーションラボでのスキルトレーニングが行われました。 5 週目までに、参加者全員が最終試験を完了しました。 その後、参加者は性別とコースの達成度スコアに基づいて層別化され、研究グループに割り当てられました。

実験グループ向けの VR ベースの胸部および肺の身体検査学習ツールは、5 か月間かけて設計および開発されました。 この間に必要な準備はすべて完了しました。 参加者には事前資料とデモビデオが配布されました。 これらの資料の配布から 7 日後に、初期の知識とスキルの評価が実施されました。

実践的なトレーニングは、最初の評価の 7 日後に行われました。 対照群は、8 人グループで 55 分間のトレーニングを受けました。その内訳は、トレーニングの目的と内容の概要を説明するための 7 分、実践的な練習のための 40 分 (生徒 1 人当たり 5 分)、およびフィードバックのための 8 分でした。 実験グループは VR ベースのツールを 35 分間使用しました。その内訳は、Oculus Meta Quest 3 の紹介に 7 分、仮想患者でのスキル練習に 20 分、報告セッションに 8 分でした。

最終的な知識とスキルの評価は介入の 7 日後に実施されました。 実験グループの参加者は、VR ベースのツールの使いやすさと適用可能性に関するフィードバックを提供するために、学生意見フォームに記入しました。 さらに、すべての測定と評価が完了した後、VR ベースのツールを使用してさらなるトレーニングを受けました。

分析: データはコンピュータープログラムを使用して分析されます。 変数の正規分布は、ヒストグラム、変動係数、歪度、尖度、コルモゴロフ-スミルノフ、およびシャピロ-ウィルク検定を通じて評価されます (p<0.05)。 記述統計 (数値、パーセンテージ、平均、標準偏差) およびカイ二乗検定が使用されます。 パラメトリック テストは正規分布データに適用され、ノンパラメトリック テストは非正規分布データに適用されます。 2 つの独立したグループ間の比較には独立サンプルの t 検定が使用され、3 つ以上のグループ間の比較にはボンフェローニ補正を伴う ANOVA が使用され、反復測定には分散分析が使用されます。 非正規分布データの場合は、ボンフェローニ補正を使用した Mann-Whitney U 検定および Kruskal-Wallis H 検定が適用されます。 ランダム化のバランスは、Intention-to-Treat (ITT) 分析を使用して維持されます。

研究の限界: この研究は、トルコの大学看護学部に在籍する 2 年生のみを対象に実施されました。 この制限は、結果が他の学生集団や教育現場に直接適用できない可能性があるため、研究結果の一般化可能性に影響します。