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仮想現実の利用が災害リテラシー、災害対応力、災害回復力に及ぼす影響

2025年8月6日 更新者：FATOŞ UNCU

「農村地域に住む成人の災害リテラシー、災害対応力、および災害回復力に対する仮想現実の使用の効果: ランダム化比較研究」

地域社会の脆弱性を軽減し、災害発生時に人々を守るためには、事前の災害軽減と準備活動が不可欠です。 災害への備えと保護行動は世界中の学者の注目を集めていますが、農村部の家庭の備え、災害リテラシー、災害回復力に関する重要な研究はありません。 この研究の目的は、農村部に住む成人の災害リテラシー、災害への備え、個人の防災力に対する仮想現実の使用の影響を調べることです。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

近年、世界とトルコで自然災害の数と、災害による人命と財産の損失が大幅に増加しています。 トルコは構造地層がよく見られる国です (1)。 また、地質、地形、気象条件などを考慮すると、さまざまな自然災害のリスクを抱えています。 2022 年の災害緊急事態管理大統領府 (AFAD) の統計によると、2022 年に発生した自然災害は次のとおりです: 雪崩 18 件、地震 21,054 件、地滑り 859 件、落石 137 件、陥没 13 件、洪水/洪水 450 件他451名、合計22,982名。 (2) トルコの高い物理的および社会的脆弱性を考慮すると、これらの災害は多数の死亡、負傷、物的損失を引き起こします。 災害による悪影響を最小限に抑える解決策は、将来の災害に備えることです。 このため、災害に対する社会の意識向上や、災害リテラシーと呼ばれる災害リスク回避能力の向上が求められています。 災害リテラシーは、個人が情報を読み、理解し、利用して、情報に基づいた意思決定を行い、緩和、準備、対応、復旧の文脈で指示に従う度合いとして定義されます(3、4)。 過去 10 年間で、仮想現実ベースの災害対策訓練は、現実の訓練や机上訓練という従来の方法に代わる重要かつ新しい代替手段としてますます認識されてきました。 災害訓練における仮想現実のさまざまな応用については、多くの研究で説明されています。 2001 年に、フリーマンら。米国海軍の医療従事者に緊急対応スキルを教えるための仮想現実患者シミュレーション システムの使用を発表しました。(5) 2007 年には、イラクの医療従事者向けの仮想シミュレーションを強化したトリアージ トレーニングについて説明されました。5 翌年には、大量死傷者事件への初期対応者を訓練するための没入型シミュレーション (6)、没入型 3 次元仮想現実を使用した大量死傷者トリアージ スキル (5)、および大量死傷者訓練中の救命救急スキルが開発されました。 VR シミュレーターとアクションの演出におけるライブの俳優と患者の使用との同等性が実証され (7)、仮想世界を使用したチームのトレーニングと評価のシミュレーション (8) が実証されています。 2009 年に、ゲームベースの大量死傷者火傷訓練が提案されました (9)。 2011 年に、Cone ら。救急救命士の学生と仮想現実シミュレーターを使用した SALT と SMART トリアージ システムの比較を発表しました。(10) 最後に、看護学生の指導方法としての仮想シミュレーションは、学習を強化し、長期にわたる学習の定着率を向上させることが示されています (11)。 地域社会の脆弱性を軽減し、災害発生時に人々を守るためには、事前の災害軽減と準備活動が不可欠です。 災害への備えと保護行動は世界中の学者の注目を集めていますが、農村部の家庭の備え、災害リテラシー、災害回復力に関する重要な研究はありません。 この研究の目的は、農村部に住む成人の災害リテラシー、災害への備え、個人の防災力に対する仮想現実の使用の影響を調べることです。

研究の種類

介入

入学 (実際)

64

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
      • Elazığ、七面鳥、23119
        • Firat University

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:

  • 18歳以上
  • これまでに体系的な災害訓練を受けていない
  • アンケートに回答できないほどの精神的な問題がないこと

除外基準:

  • 参加者が研究から抜けたいと考えている
  • アンケートフォームへの記入が不完全

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：防止
  • 割り当て：ランダム化
  • 介入モデル：並列代入
  • 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
実験的：教育グループ
グループにランダムに割り当てられた参加者には、最初に事前テストとしてデータ収集フォームが与えられます。 その後、実験グループには8週間の災害リスク削減プログラムが与えられます。 彼らは、研究者が作成したPowerPointのプレゼンテーションと、AFADが災害の準備、災害対応、仮想現実のメガネを使用した災害後の問題について準備したトレーニングビデオを視聴します。 その後、テスト後のデータ収集が両方のグループに対して実施されます。 3か月のフォローアップ期間の後、フォローアップテスト調査は両方のグループから収集されます。
他の：教育グループ
実験グループは、仮想現実ゴーグルを使用して、AFADが作成した災害への備え、災害の瞬間、災害後の訓練ビデオを視聴することになる。
他の：コントロールグループ
対照群は標準的なケアを受けます。 標準ケアプログラムには、パンフレットとガイダンスが含まれます。 個人情報フォーム、災害リテラシースケール、災害対策規模、災害抵抗尺度を使用して、研究データを収集します。
他の：コントロールグループ
対照群は標準的なケアを受けます。 標準ケアプログラムには、パンフレットとガイダンスが含まれます。

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
災害リテラシースケール
時間枠：3ヶ月
これは、18 ～ 60 歳の人々の AFOY を評価するために、Çalışkan と Üner (2023) によって開発された自己報告尺度です。 この尺度は 61 の項目と、危害軽減、準備、介入、改善の 4 つのサブディメンションで構成されています。 リッカート タイプのスケールは、1 = 非常に難しいから 5 = 非常に簡単まで等級付けされます。 スケールに逆の項目はありません。 スケールから得られる合計スコアは 61 ～ 305 の間です。 スケールから得られる高いスコアは、個人の災害リテラシーレベルが高いことを示しています。 このスケールでは、0 は最低の AFOY を示し、50 は最高の AFOY を示します。 このスケールは、0 ～ <30 点が不十分な AFOY、30 ～ <36 点が制限された AFOY、36 ～ <42 点が適切な AFOY、および 42 ～ 50 点が優れた AFOY の基準に分類されます。スコア = (0 ～ <30): 不適切な AFOY。 (30-<36): 限定された AFOY。 (36-<42): 適切な AFOY。 (42-50): 素晴らしいアフォイ。 スケール全体の内部一貫性に関するクロンバックのアルファ係数は、α=0.954 です。
3ヶ月

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
災害対策規模
時間枠：ベースライン（テスト前）、テスト後（8週間）、3か月後
災害に対する個人の準備を決定するために、チェントゥナとシャックによって開発されました。 スケールは、13のアイテムと4つの寸法で構成される測定ツールで構成されています。 スケールは、「災害物理保護」、「災害計画」、「災害支援」、「災害警告システム」などの4つのサブディメンションで構成されています。 「災害物理保護」のサブディメンションには5つの項目、「災害計画」のサブディメンションには3つの項目、「災害救援」のサブディメンションに3つの項目、「災害警告システム」のサブディメンションに2つの項目があります。 スケールのアイテムは、「1-Strongly No」、「2-No」、「3 -Yes」、「4-Strongly Yes」として4ポイントのリッカート形式です。 スケールから取得できる最小スコアは13で、最大スコアは52です。 スケールから得られるスコアが増加すると、災害の準備のレベルが上がります。 スケール全体で計算されたクロンバッハアルファ係数は0,82です。
ベースライン（テスト前）、テスト後（8週間）、3か月後
個々の災害レジリエンススケール
時間枠：ベースライン（テスト前）、テスト後（8週間）、3か月後
セン（2022）によって開発されたスケールは、20個のアイテムと4つのサブディメンションで構成されています。 これらのサブディメンションは、経験に対処し、知識に対処し、一般的な対処と感情的な対処に対処しています。 スケールはリッカート5タイプで、質問は1：強く同意しない、5：強く同意します。 スケール内の3つのアイテムは逆コード化されています。 スコアが高いほど、災害の回復力は高くなります
ベースライン（テスト前）、テスト後（8週間）、3か月後

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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FATOŞ UNCU

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)

2024年9月15日

一次修了 (実際)

2025年1月15日

研究の完了 (実際)

2025年2月15日

試験登録日

最初に提出

2024年8月20日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年8月20日

最初の投稿 (実際)

2024年8月22日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年8月12日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年8月6日

最終確認日

2025年8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

  • FU-SBF-FU-03

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

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

米国で製造され、米国から輸出された製品。

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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