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看護師の PICC ケア知識、臨床推論、学習への取り組みに対する AR ベースの教育の効果

2025年1月15日 更新者:tygh backup、Taoyuan General Hospital

看護師のPICCケア知識、臨床推論、および学習への取り組みの促進における拡張現実促進教育の効果

末梢挿入中心カテーテル (PICC) は、中長期の注入療法を受ける患者にとって好ましい静脈アクセス ルートです。 PICC の挿入は、静脈内注入および薬剤投与のための一般的な臨床看護処置です。 しかし、その複雑さとそれに伴うリスクのため、PICCケアにおける臨床看護スタッフのニーズを評価し、適切な教育訓練プログラムを開発することが重要です。 この研究は、PICCケアにおける看護師の能力を強化し、患者ケアの質と治療結果を改善するための、新しいオンライン「拡張現実(AR)シナリオベースのゲーミフィケーション支援教育」介入の開発を探ることを目的としています。

この研究では、看護スタッフの認知知識、臨床推論スキル、PICC ケアにおける学習への取り組みの向上における AR シナリオベースのゲーミフィケーションの有効性を調査しています。 この研究では、台湾北部の地域病院の看護師が参加するブロックランダム化試験デザインが採用されています。 教育的介入には、デジタル学習プラットフォーム内でインタラクティブなゲーム要素を活用する「PICC AR Exploration APP」と組み合わせた、PICCの臨床ケアと合併症の管理に関する教室での指導が含まれます。

シナリオベースのゲーム化された教育を通じて、学習者は状況に応じた問題に対処し、適切な介入を選択し、知識と臨床推論スキルを強化します。 この教育プログラムには、繰り返し練習できる柔軟性、コスト効率、携帯性の高さなどの利点があり、PICC ケアのトレーニングやカテーテル関連の合併症の予防と管理にとって有望なアプローチとなっています。

調査の概要

詳細な説明

背景:

医療技術の進歩と人口の高齢化に伴い、末梢挿入中心カテーテル (PICC) は長期の静脈内治療の重要な方法となっています。 PICC の臨床需要が高まるにつれ、看護スタッフはカテーテル関連の合併症を軽減するための強力な知識と臨床推論スキルを備えている必要があります。 しかし、従来のPICCトレーニングは時間、空間、状況の多様性の欠如によって制限されており、臨床教育としてはあまり効果的ではありません。 拡張現実 (AR) は、看護スキルと臨床判断を強化するインタラクティブな学習環境を提供するために医学教育に導入されています。 「PICC AR Exploration」アプリは、臨床スタッフに継続的なトレーニングを提供し、PICC ケアの知識と臨床推論を効果的に向上させます。

目的:

この研究の目的は、PICCケアに関する看護師の知識と臨床推論スキルを向上させるための「PICC AR Exploration」アプリの有効性を評価することです。

方法:

この研究ではブロックランダム化デザインを採用し、台湾北部の地方教育病院から臨床看護師を採用しました。 実験グループは「PICC AR Exploration」アプリと組み合わせた教室での指導を受け、対照グループは教室での指導と事例共有を受けた。 研究ツールには、PICCケア知識スケール、臨床推論スケール、学習エンゲージメントスケールが含まれており、評価は介入前、介入後、介入後6週間に実施されました。

期待される結果:

この研究は、看護師のPICCケア知識、臨床推論スキル、学習への取り組みを強化し、患者ケアの質と治療結果の向上に貢献するAR支援教育の有効性を判断することを目的としている。

研究の種類

介入

入学 (実際)

157

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

      • Taoyuan、台湾、330
        • TaoYuan General 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

いいえ

説明

包含基準:

認定臨床看護師 参加者は有効な看護免許を保有し、臨床看護スタッフである必要があります。 参加意欲 参加者は積極的に参加し、署名されたインフォームドコンセントを提供する必要があります。

除外基準:

未完了のコースへの参加 完全なコースを完了していない参加者は除外されます。 看護師はPICCケアに関与していない

以下のような、PICC ケアを行わない病棟の看護師。

伝統的な中医学の看護師。 分娩室の看護師さんたち。 小児科の看護師さんたち。 麻酔の看護師さん。 麻酔後ケアユニット(PACU)の看護師。 手術室の看護師たち。

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:独身

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:実験グループ

最新の CVAD-PICC ガイドラインと臨床応用の紹介

PICC カテーテルのケア 一般的な PICC 関連の合併症の管理 「拡張現実支援教育 - PICC AR Exploration APP」の利用 インタラクティブなオンライン ゲーム: 参加者は、PICC のケアに焦点を当てたシナリオベースのゲームに直接参加し、ゲーム内の課題を進めていきます。

この研究では、Vuforia ソフトウェアと Unity 2022 LTS を主要な開発プラットフォームとして利用し、AR 拡張およびゲーム支援教育カリキュラムを作成しました。 設計された「PICC AR Exploration APP」は、iOS と Android の両方のプラットフォーム向けに開発されました。 PICC 関連のコンテンツは、2021 年に輸液看護協会 (INS) によって発行された輸液療法実施基準の第 8 版と、2022 年の血管アクセス装置の臨床ガイドラインに基づいています。

PICC ケア手順に必要なアイテムは写真に撮られ、AR シナリオやインタラクティブなゲーム要素を開発するための 3D オブジェクト要素やアニメーションの作成に使用されました。 「PICC AR Exploration APP」のデザインと内容は次のとおりです。

ゲームデザインコンセプト:

「PICC AR Exploration APP」には、学習ユニット システムとクイズ ユニット システムが含まれています。

学習ユニット システムの内容:

トピック 1: ガイドラインの更新と臨床応用の紹介。 トピック 2: PICC カテーテルのケア、包帯交換の手順、および技術

他の名前:
  • PICC AR 探索アプリ
プラセボコンパレーター:コントロールグループ

教室での指導と症例共有 最新の CVAD-PICC ガイドラインと臨床応用の紹介

一般的な PICC 関連合併症の PICC カテーテルケア管理 PICC 合併症管理に関する症例共有: 研究者

最新の CVAD-PICC ガイドラインと臨床応用の紹介

一般的な PICC 関連合併症の PICC カテーテルケア管理 PICC 合併症管理に関する症例共有: 研究者

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
PICCケア知識スケール、臨床推論スケール
時間枠:6ヶ月

主な結果の尺度:

PICC ケア知識スケールの説明: このスケールは、PICC ケアに関する参加者の知識を測定します。 期間: ベースライン、介入直後、介入後 6 週間。 臨床推論スケールの説明: このスケールは、PICC ケアに関連する参加者の臨床推論スキルを評価します。

期間: ベースライン、介入直後、介入後 6 週間。 学習エンゲージメント スケールの説明: 学習プロセス中の参加者のエンゲージメント レベルを測定します。

時間枠: 介入直後。

6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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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8月3日

一次修了 (実際)

2024年11月1日

研究の完了 (実際)

2024年11月1日

試験登録日

最初に提出

2024年12月17日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年1月15日

最初の投稿 (実際)

2025年3月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年1月15日

最終確認日

2025年1月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • TYGH112093

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

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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