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。

混合現実トレーニングによる子宮頸管展退と開大の指導

2025年11月15日 更新者:Ulkin Gündüz、Mardin Artuklu University

混合現実アプリケーションが子宮頸管展退と開大の指導における認知的負荷、没入感、および助産専門職認識に与える影響

この教育研究の目的は、混合現実を活用したトレーニングプログラムが、助産学生の子宮頸管展退および開大の評価方法の習得に効果的であるかどうかを明らかにすることです。 本研究はまた、混合現実が学生の認知的負荷、没入感、および助産専門職としての意識に与える影響についても検討します。

本研究が答えようとする主な質問は以下の通りです:

混合現実トレーニングは学生の認知的負荷を軽減するか?

混合現実は学生の没入感を高めるか?

混合現実ベースのトレーニングは、学生の助産学に対する専門職としての認識にどのような影響を与えるか?

混合現実トレーニングを受けた学生は、対照群と比較して、実際の妊婦における子宮頸管展退と開大の評価においてより良い成績を示すか?

調査の概要

詳細な説明

この教育研究の目的は、混合現実ベースのトレーニングプログラムが助産学生の子宮頸管展退と開大の評価方法の教育に効果的かどうかを判断することです。 この研究では、混合現実が学生の認知的負荷、没入感、および助産専門職認識に与える影響も調査します。

本研究が答えようとする主な質問は以下の通りです:

混合現実トレーニングは学生の認知的負荷を軽減しますか?

混合現実は学生の没入感を高めますか?

混合現実ベースのトレーニングは、学生の助産学に対する専門職認識にどのように影響しますか?

混合現実トレーニングを受けた学生は、対照群と比較して、実際の妊婦における子宮頸管展退と開大の評価においてより良いパフォーマンスを示しますか?

研究の実施方法:

研究者は、混合現実介入群と従来型トレーニングを受ける対照群を比較します。 両群の学生は、実際の臨床現場で5名の異なる妊婦を評価し、子宮頸管展退と開大を評価します。

参加者は以下のことを行います:

混合現実ベースのトレーニング(介入)または従来型指導(対照)のいずれかを受講する

認知的負荷尺度、没入感尺度、および助産専門職認識尺度を完了する

臨床実習中に5名の妊婦に対して子宮頸管展退と開大の評価を実施する

研究の種類

介入

入学 (推定)

90

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

研究連絡先のバックアップ

研究場所

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

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

対象者基準:

  • マルディン・アルトゥクル大学助産学科に在籍していること、
  • 「正常分娩と産後ケア」のコースを受講していること、
  • 腟内診または子宮頸管熟化・開大検査手順に関連する構造化されたトレーニング(実践的トレーニング、シミュレーションなど)を過去に受けたことがないこと、
  • 子宮頸管熟化と開大の評価に自信がないこと、
  • 研究への参加を自発的に志願すること、
  • 分娩第一期にあり、産科的合併症のない妊婦。

除外基準:

  • 医療系職業高校の卒業者、
  • 目、手、腕、または指に障害がある者、
  • トレーニングを完了しない者は対象外とします。

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: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:ダブル

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:混合現実トレーニンググループ
学生は複合現実(MR)ベースのトレーニングプログラムに参加します。

学生は、複合現実(MR)ベースのトレーニングプログラムに参加します。

このプログラムは、子宮頸管の展退と開大度の評価を教えるために設計されています。

トレーニング中、学生は3次元仮想子宮頸管モデルと対話します。

安全で失敗のない環境で繰り返し練習することで、臨床スキルを向上させることができます。

MRトレーニング修了後、学生は10種類の仮想患者シナリオに対する内診を行います。

各評価の精度は、システムによって自動的に評価されます。

MRトレーニング終了後、学生は実際の臨床現場で、研究者の監督下にある妊婦5名に対して内診を実施します。

参加者には以下の尺度が実施されます:

認知的負荷尺度

没入感尺度

助産職能認識尺度

これらの測定は、MRベース学習の認知的および専門的効果を判定するために使用されます。

アクティブコンパレータ:スタンダード・エデュケーション・グループ
対照群の学生は従来の理論的指導を受けます。

対照群の学生は、従来の理論指導を受けます。

トレーニング内容は、子宮頸管展退と開大度評価の原則を網羅します。

理論トレーニング終了後、学生は認知負荷尺度と助産師職業意識尺度を記入します。

研究監督下で、学生は5名の妊婦に対して腟式診察を行い、子宮頸管展退と開大度を評価します。

これらの評価は、従来のトレーニングが学生の認知負荷、職業意識、実践的評価スキルに及ぼす効果を検討するために使用されます。

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
子宮頸管拡張測定の精度(cm)
時間枠:4ヶ月
子宮頸管拡張度の測定精度は、学生の測定値と研究者の基準測定値との絶対差(センチメートル単位)を計算することにより評価されます。 各参加者は5人の異なる妊婦に対してそれぞれ1回の内診を行います。 5回の評価全体における平均絶対差が、参加者の子宮頸管拡張度測定精度として報告されます。 値が小さいほど精度が高いことを示します。
4ヶ月
子宮頸管展退度測定の精度 (%)
時間枠:4ヶ月
子宮頸管展退度の精度は、学生の展退度測定値と研究者の基準測定値との絶対差(パーセンテージポイント)を計算して評価されます。 各参加者は、5人の異なる妊婦に対してそれぞれ1回の内診を行います。 5回の評価全体における平均絶対差が、参加者の子宮頸管展退度測定精度として報告されます。 値が小さいほど精度が高いことを示します。
4ヶ月

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
認知負荷の評価
時間枠:4ヶ月

認知負荷は、9段階のリッカート尺度である認知負荷尺度を用いて評価されます。

参加者は「タスク完了にどれだけの精神的努力を費やしましたか?」という質問に対し、1(低い)から9(高い)の間でスコアを選択して回答します。

尺度の中間点は5であり、この値を上回るスコアの参加者は、より高いレベルの認知負荷を経験したと見なされます。

4ヶ月
プレゼンス体験の評価
時間枠:MRトレーニング直後(1日以内)
没入感は、5段階のリッカート尺度に適応させたプレゼンス尺度(PS)を用いて評価されます。 参加者は自身の仮想現実体験を1(強く反対)から5(強く同意)で評価します。 サブスケールのスコアが高いほど、仮想環境がより現実的と知覚され、没入感が強いことを示します。
MRトレーニング直後(1日以内)
助産師の専門的認識の評価
時間枠:4ヶ月
助産師の専門職としての認識は、助産師専門職認識尺度(MPPS)を用いて評価されます。 参加者は、助産師専門職に関する認識を反映したステートメントを、1(強く反対)から5(強く同意)までの5段階リッカート尺度で評価します。 スコアが高いほど、助産師専門職に対する認識がより肯定的であることを示します。
4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。

スポンサー

捜査官

  • 主任研究者:Ülkin Gündüz Aruser, Ph.D、Mardin Artuklu University
  • スタディディレクター:Hacer Ünver Koca, Assoc. Prof.、Inonu University

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10月1日

一次修了 (推定)

2025年12月1日

研究の完了 (推定)

2026年2月1日

試験登録日

最初に提出

2025年9月12日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年11月15日

最初の投稿 (実際)

2025年11月20日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年11月20日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年11月15日

最終確認日

2025年11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

  • MAU-Midwifery-UG-01

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