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。

肩のディストキア管理のシミュレーション

2025年7月10日 更新者:yasemin hamlacı başkaya、Sakarya University

肩ディストキア管理教育におけるシミュレーションの有効性:無作為化対照試験

肩のdystociaは、母性および新生児の重大な合併症を引き起こす予測不可能で予測不可能な緊急産科状態です。 したがって、即時かつ効果的な介入が必要です。 これは、出産中に胎児の頭が生まれた後、肩を骨盤から解放し、立ち往生したままでいる状態として知られています。 胎児のマクロソミアは、肩分解の最も重要な危険因子として示されています。 肩のディストキアのために行われる介入は、最も侵襲的ではないものから始まり、より侵襲的な進行状態になるはずです。 肩分解の検出と管理には、十分な技術的知識、スキル、および経験が必要です。 助産教育と実践におけるシミュレーションベースの学習により、学生は病院環境外の現実に近い多くの危険な状況でスキルを管理および開発する機会を提供します。 さらに、人々を傷つけることなくアプリケーションを何度も繰り返すことができるという事実は、実際の臨床経験の前に、学生の不安と自己効力感のレベルにも影響します。 その結果、肩のジストキアは予測と予防できない重要な状態であり、非常に深刻な母体および新生児の結果をもたらし、その予防、早期診断、および管理に体系的なアプローチを使用する必要があると理解されています。 この研究の目的は、肩のディストキアに関する助産学生の知識レベル、管理スキル、不安レベルに対するコンピューターベースのシミュレーショントレーニングモデルの効果を評価することです。 この研究は、2024 - 2025年学年にサカリヤ大学の健康科学部助産学科で「危険な出生および産後期間」コースに登録されたすべての学生とともに実施されます。 この研究のデータは、学生の識別フォーム、肩のディストシアおよび管理情報フォーム、肩のディストキア管理個々の評価フォーム、および肩のディストキア管理スキル評価フォームを通じて収集されます。 研究から得られたデータの分析は、SPSSプログラムで行われます。 この研究は、肩のディストキア管理に対するコンピューターベースのシミュレーショントレーニングモデルの効果を評価するという点で、文献に大きく貢献すると考えられています。

調査の概要

詳細な説明

肩のディストキアは、胎児の頭の出産後の肩を届けられなかったと定義されています。 この状態は、胎児の肩のサイズと骨盤内入力の間の不一致の結果として発生する可能性があり、前または後部の肩の愛着として発生するか、両方の肩に見られる場合があります。 この状態は予測不可能で避けられない産科の緊急事態であり、出生の0.6%〜1.4%で発生します(BeşevliandHüseyinoğlu、2024;ChenoğluandKaraçam、2019)。 肩のジストキアには、通常、母体の肥満、胎児の大勢、母体の糖尿病、長期労働、高齢、硬膜外麻酔の使用、以前の出生時のジストキアの歴史などの危険因子が含まれます(Behram and Eyi、2021)。 一時的な上腕神経叢損傷(BPI)は、肩のジストキアによる最も一般的な胎児合併症です。 他の胎児の合併症には、鎖骨と上腕骨の損傷、永久BPI、低酸素虚血性脳症、および死が含まれます。 母体の合併症は、膣および頸部の裂傷、産後出血、II.-III.-IVにつながる可能性があります。 程度の会員の涙、さらには後期f(GönençandSayıner、2023)。 したがって、リスク要因を事前に知り、操作の順序を実行することと、発生する困難な出生のための正しいアプリケーションスキルを確保することが重要です。 シミュレーション教育は長年にわたって健康分野で使用されてきました。 シミュレーターは、混乱を引き起こす状況の迅速な批判的思考と管理に役立ちます。 スキルベースの助産教育において、シミュレーションベースの学習は、分娩後出血、肩の衝突、緊急の砲尾の送達など、多くの危険な状況に焦点を当てています。 コンピューターベースのシミュレーターを使用することで、学生は病院の練習に行く前に病院のような環境でスキルを練習および開発できます。 コンピューターベースのシミュレーターは、現実的なエラーと現実的なエラーの試みの機会を提供するため、学生にとって非常に教育的です(çalım&Öztürk、2018)。 シミュレーターは、学習の満足度を高め、コミュニケーションスキルを向上させ、自己効力感を向上させることも知られています(Nassar、Al-Manaseer、Knowlton、&Tuma、2021; Padilha et al。、2019)。 この研究では、肩のディストキアに関する助産学生の知識レベル、管理スキル、不安レベルに対するコンピューターベースのシミュレーショントレーニングモデルの効果を評価することを目的としていました。

研究の種類

介入

入学 (実際)

87

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

      • Sakarya、七面鳥
        • Sakarya 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:

  • 助産部門に登録されている、
  • 危険な出生と産後の期間コースに出席し、
  • 研究に参加することに同意します

除外基準:

  • 以前に危険な出生と産後の期間コースを受けていて、コースに失敗した人々、
  • 肩のディストキア管理コースに出席しなかった人、

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:他の
  • 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
介入なし:コントロールグループ
コントロールグループ:インストラクターは、胎児が頂点プレゼンテーションになるように骨盤のマネキンを配置します。 研究と訓練から独立した人は、赤ちゃんの骨盤のマネキンへの降下を促進します。 赤ちゃんの頭の出産後、赤ちゃんの降下は停止し、インストラクターは赤ちゃんを生まれることを許可しません。 各生徒には、肩のディストキア管理の手順に従って、マネキンでプロセスを実践する機会が与えられます。 各練習セッションは約10分間続きます。 研究者は、各生徒を観察し、行われたエラーの議論を含め、パフォーマンスに関するフィードバックを提供します。
実験的:コンピューターベースの高有効性誕生シミュレーターグループ
コンピューターベースの高有効性の誕生シミュレーターグループ:インストラクターは、頂点を頂点に備えてコンピューターベースのフルボディの出産マニキンに胎児を配置します。 さらに、妊娠中の女性は現実性を高めるために発声され、患者のバイタルサイン、胎児の心拍数などが患者モニターに表示されます。 シミュレーショングループの各生徒に対して同じシナリオが開始されます。 各生徒には、肩のディストキア配信管理の手順に従って、シミュレーションモデルでプロセスを実践する機会が与えられます。 各練習セッションは15〜20分続きます。 研究者は、各生徒を観察し、行われたエラーの議論を含め、パフォーマンスに関するフィードバックを提供します。
コンピューターベースの高有効性出生シミュレーター:介入グループのすべての学生は、同じ出生シナリオを受けました。 当初、目的は、胎児の頭が届けられた後に肩が届かないようにすることにより、肩のdystociaを診断することでした。

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
肩のディストキアと管理情報フォーム
時間枠:介入前の介入前
これは、RCOGが開発したガイドの肩ディストキアの管理のために開発された情報に沿って研究者によって開発されたアンケートフォームです。 トレーニングの前後に適用されるこのフォームは、18の質問で構成されています。 肩のディストシアとその管理に関する学生の知識レベルを決定するために使用されました。 調査の質問に与えられた各正解に対して1つのポイントが与えられました。 取得できる最大合計スコアは18です。 学生は、肩のディストシアの質問とその管理情報フォームを真、虚偽、または私には考えていません。
介入前の介入前
状態不安インベントリ
時間枠:介入前の介入前
Spielbergerと同僚(1970)が開発した在庫は、短い評価で構成される自己評価アンケートです(Spielberger、Gorsuch、Lushene、Vagg、&Jacobs、1983)。 トルコの在庫の妥当性と信頼性は、Önerand Lecompte(1983)によって実施されました(Öner&Le Compte、1983)。 州の不安インベントリは20項目で構成されており、個人は、特定の瞬間と特定の条件下でどのように感じるかに答える必要があります。 スケールは、「まったくない」から「完全に」までの4つのポイントのリッカートタイプのスケールです。 スコアが高いことは、高いレベルの不安を示し、スコアが低いことは低レベルの不安を示します。 在庫の妥当性と信頼性の研究では、SAIのクロンバッハアルファ係数は0.94〜0.96の間でした(Öner&Le Compte、1983)。
介入前の介入前
ショルダーディストチア管理スキル評価フォーム
時間枠:1時間
これは、肩のディストキア管理におけるステップの学生の実装を評価するフォームです。
1時間

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

  • 主任研究者:Yasemin Hamlacı Başkaya、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。

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)

2025年4月15日

一次修了 (実際)

2025年5月15日

研究の完了 (実際)

2025年5月28日

試験登録日

最初に提出

2025年5月28日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年5月28日

最初の投稿 (実際)

2025年6月6日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年7月15日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年7月10日

最終確認日

2025年7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

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。

購読する