触覚VRシミュレーション (VR)
2025年9月15日 更新者：özlem doğu、Sakarya University
看護学生向けのマルチスキル、触覚サポートされた仮想現実シミュレーションの開発と実装
この実験研究の目標は、看護教育で使用される輸入製品とは異なり、触覚支援の仮想現実シミュレーションを使用して、看護学生の臨床的意思決定とスキル評価の客観性を高めることです。
仮説：
H1：すべての関連するスキルアプリケーションで、介入グループの学生とコントロールグループの学生の総精神運動スキルレベルには違いがあります。
H2：介入グループの学生の臨床的意思決定スコアの平均には違いがあります。
研究者は、精神運動スキルレベルと介入および対照群の臨床的意思決定スコアに対する触覚支援仮想シミュレーショントレーニングの効果を比較します。
参加者は次のとおりです。
- 研究に参加することに同意した学生、
- 看護コースの基礎を初めて取る学生は
- 以前のシミュレーションの経験がない学生
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
100
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。
研究連絡先
- 名前：Özlem Doğu, PhD
- 電話番号：+902642953882
- メール：ozlemdogu@sakarya.edu.tr
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Ramazan Bozkurt, MSc
- 電話番号：+902642956607
- メール：ramazanbozkurt@sakarya.edu.tr
研究場所
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Serdivan
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Sakarya、Serdivan、トルコ（Türkiye）、54200
- Sakarya University Faculty of Health Sciences
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コンタクト：
- Özlem Doğu, PhD
- 電話番号：+902642953882
- メール：ozlemdogu@sakarya.edu.tr
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コンタクト：
- Ramazan Bozkurt, MSc
- 電話番号：+902642956607
- メール：ramazanbozkurt@sakarya.edu.tr
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主任研究者：
- Özlem Doğu, PhD
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副調査官：
- Ramazan Bozkurt, MSc
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副調査官：
- Kayhan Ayar, PhD
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副調査官：
- Gülüzar Çit, PhD
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副調査官：
- Cemil Öz, PhD
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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
- 子
- 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：
- 研究に参加することに同意した学生、
- 看護コースの基礎を初めて取る学生は
- 以前のシミュレーションの経験がない学生
除外基準：
- 選択基準を満たしていない学生、
- データ収集フォームを完全に記入しない学生、
- 看護コースの基礎を奪取している学生は、研究から除外されます。
- 学習期間中に実施される仮想現実アプリケーションまたは実験室アプリケーションに参加しない学生、不在の学生、または研究から撤退したい人は、追跡期間中に研究から除外されます。
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：ヘルスサービス研究
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- 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 |
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実験的：触覚支援仮想現実
介入グループ向けに開発された触覚支援の仮想現実シミュレーションにより、看護スキルを実践できます。
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Virtual Realityアプリケーションは、Unityゲームエンジンを使用して開発されます。
シナリオを経て進行するVRシミュレーション環境には、バイタルサインの採用、吸引の実施、鼻胃カテーテル療法の実施、酸素療法、身体検査の実施、皮下注射の実施が含まれます。
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介入なし：コントロール
看護スキル研究所のタスクトレーナーとの古典的な看護スキル教育。
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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 |
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看護における臨床的意思決定、自信、および不安評価
時間枠：1か月
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このスケールは、臨床的意思決定における看護学生の不安と自信レベルを評価します。
合計27の質問で構成されるスケールからの自信と不安のために、個別のスコアが得られます。
スケールの自信と不安セクションの両方には、「情報を取得するためにリソースを使用して注意深くリスニングする」（13の質問）（13の質問）、「利用可能な情報を使用して問題を識別する」（7つの質問を識別します」、「アクションを知る（7質問）」という3つのサブスケールがあります。
自信とそのサブディメンションのより高いスコアは、学生間の臨床的意思決定における自信のレベルの増加を示しています。
不安セクションとその沈黙のスコアが低いことは、臨床的意思決定における不安のレベルが低いことを示しています。
6ポイントのリッカートタイプのスケールです。
自信と不安のセクションで可能な限り低いスコアは27で、可能な限り最高のスコアは162です。
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1か月
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知識テスト
時間枠：1か月
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文献に沿って準備された知識テストは、20の質問で構成されています。
各質問は、正解の「1」ポイントと誤った回答の「0」ポイントで採点されます。
すべてのスキルアプリケーションをカバーする質問は、100のうち100のうち採点され、正解の合計数がスコアを完了します。
このフォームは、研究以外の看護基礎の分野の10人の専門家によって評価され、最終決定されました。
専門家の意見の目的は、テストがその構造に従って動作を測定するか、言語の観点からの包括性、科学的エラー、文法的エラー、およびグループの適用性があるかどうか、必要な修正を行うかなど、基準に従って項目を調べることです。
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1か月
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パフォーマンス評価
時間枠：1か月
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賞を指摘しているパフォーマンスレポートには、看護介入のスコアリングが含まれます。
パフォーマンスレポートのスコアの範囲は0〜100です。最小スコア「0」、最大スコア「100」。
タスクトレーナーに適用されるパフォーマンスレポートは、仮想患者シミュレーションパフォーマンスレポートと同一になるように作成されており、OSCEステップが定義されています。
作成されたパフォーマンスフォームは、学生の申請中に研究者によって評価されます。
すべての学生（介入および対照群）は、研究の範囲内で少なくとも1回アプリケーションを使用します。
アプリケーションでの成功評価のために、カットオフスコアは次のように考慮されます：50.00-59.99
パス、60.00-69.99は平均、70.00-84.99は良好で、85.00-100は優れています。
スコアが高いほど、パフォーマンスが高いことがわかります。
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1か月
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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。
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
- Park S, Hur HK, Chung C. Learning effects of virtual versus high-fidelity simulations in nursing students: a crossover comparison. BMC Nurs. 2022 Apr 27;21(1):100. doi: 10.1186/s12912-022-00878-2.
- Butt, A. L., Kardong-Edgren, S., & Ellertson, A. (2018). Using game-based virtual reality with haptics for skill acquisition. Clinical Simulation in Nursing, 16, 25-32.
- Sundler AJ, Pettersson A, Berglund M. Undergraduate nursing students' experiences when examining nursing skills in clinical simulation laboratories with high-fidelity patient simulators: A phenomenological research study. Nurse Educ Today. 2015 Dec;35(12):1257-61. doi: 10.1016/j.nedt.2015.04.008. Epub 2015 Apr 25.
- Sanders, D. (2010). Comparing ability to complete simple tele-operated rescue or maintenance mobile-robot tasks with and without a sensor system. Sensor Review, 30(1), 40-50.
- Kim, S. Y., Han, H. G., Kim, J. W., Lee, S., & Kim, T. W. (2017). A hand gesture recognition sensor using reflected impulses. IEEE Sensors Journal, 17(10), 2975-2976.
- White KA. Development and validation of a tool to measure self-confidence and anxiety in nursing students during clinical decision making. J Nurs Educ. 2014 Jan 1;53(1):14-22. doi: 10.3928/01484834-20131118-05. Epub 2013 Nov 18.
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 (推定)
2025年10月1日
一次修了 (推定)
2025年11月30日
研究の完了 (推定)
2025年11月30日
試験登録日
最初に提出
2025年9月9日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年9月9日
最初の投稿 (推定)
2025年9月16日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2025年9月19日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年9月15日
最終確認日
2025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
- E-61923333-050.99-285112
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
IPDおよび関連データ辞書を使用できるようにする計画があります。
研究者は、調査が公開された後、リクエストに応じてデータを共有する場合があります。
IPD 共有時間枠
研究が公開された後、研究者は要求に応じて3年間データを共有することができます。
IPD 共有アクセス基準
看護の分野の研究者は、この研究の研究者に連絡してデータを要求する場合があります。
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。