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看護学生におけるバイタルサイン測定のためのエスケープルームシミュレーション対ケースベース学習

2026年3月18日 更新者:Acibadem University

異なる臨床状態におけるバイタルサイン測定のための正確な解剖学的部位の選択:脱出ゲームシミュレーション経験に基づく混合手法研究

この研究では、1年生の看護学生が異なる臨床状況でバイタルサイン測定のための適切な解剖学的部位を選択する方法を学ぶための2つの指導方法を比較します。 学生は無作為に2つのグループのいずれかに割り当てられます:エスケープルームシミュレーショングループまたはケースベース学習グループ。 両グループは同じ臨床内容を受け取ります。 知識レベルと不安は介入前後に測定されます。 エスケープルームグループの学生は、ゲーム体験と学習に対する満足度を測定する尺度も完了します。 さらに、エスケープルーム参加者を対象としたフォーカスグループインタビューが実施され、彼らの学習経験を深く探求します。 この研究は順次説明的混合手法デザインを使用しています。

調査の概要

詳細な説明

この順序的説明的混合手法研究は、エスケープルームシミュレーションとケースベース学習が、異なる臨床条件下でのバイタルサイン測定のための正しい解剖学的部位の選択に関する、看護学生1年生の知識と不安に及ぼす影響を比較することを目的としています。

本研究は、2025-2026学年度秋学期に、アチバデム・メフメット・アリ・アイディンラル大学看護学部およびCASEアドバンスドシミュレーション・教育センターで実施されます。

対象参加者は、「健康評価」コース(N≒101)に在籍する看護学生1年生です。参加者は、コンピュータ生成乱数表を使用して、介入群(エスケープルームシミュレーション)または対照群(ケースベース学習)に無作為に割り当てられます。両群は、乳房切除後状態、動静脈瘻、片麻痺、酸素療法、肥満、マニキュアの存在などの状態を含む同一の臨床ケース内容に取り組みます。

介入群では、学生は4-5人のチームでエスケープルーム形式を通じて臨床シナリオを解決し、その後30分間の構造化されたデブリーフィングセッションを行います。対照群では、学生は教育者主導の30-35分間のセッションで同じケースについて議論します。

データは、記述的特性フォーム、知識テスト(10項目多肢選択、事前・事後テスト)、ゲームフル体験尺度(GAMEX)、学習における学生満足度・自己信頼尺度、状態特性不安調査票(STAI)を使用して収集されます。質的データは、エスケープルーム参加者との半構造化フォーカスグループインタビューを通じて収集され、内容分析を用いて分析されます。

サンプルサイズはG*Power 3.1(α=0.05、検出力=0.80、Cohenのd=0.60)を使用して計算され、各群最低45名の参加者(合計n=90)が必要であると示されました。本研究は、CONSORTガイドラインおよびヘルシンキ宣言の倫理原則に従って実施されます。

研究の種類

介入

入学 (推定)

45

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

    • Kayışdağı Caddesi
      • Istanbul、Kayışdağı Caddesi、トルコ(Türkiye)、34752
        • Acibadem Mehmet Ali Aydinlar 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

対象基準:

  • 2025-2026年度にアジバデム・メフメット・アリ・アイディンラル大学「健康評価」コースに1年生看護学生として在籍していること
  • バイタルサインの講義および実験セッションに出席していること
  • 職業系保健高等学校を卒業していないこと
  • 自発的に参加を希望すること

除外基準:

  • データ収集フォームが不完全であること
  • 事後測定(T2)を欠席すること
  • 研究から自発的に離脱すること

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: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
実験的:脱出ゲームシミュレーショングループ
このグループに割り当てられた看護学科1年生は、4~5名のチームで脱出ゲームシミュレーションに参加します。 バイタルサイン測定部位の選択に関連する臨床シナリオを解決します。 セッションは約15分間続き、その後30分間の構造化された振り返りを行います。
学生がチームで協力し、正しい解剖学的測定部位の選択を必要とする臨床シナリオを解決する、バイタルサインをテーマにした脱出ゲームシミュレーション。 その後、構造化されたデブリーフィングが行われます。
アクティブコンパレータ:ケースベース学習グループ
このグループに割り当てられた学生は、教育者主導の症例に基づく学習セッション(30〜35分)で同じ臨床症例について議論します。
指導者は、誘導質問を用いて議論を促進します。
教育者による指導のもと、様々な臨床状況下でのバイタルサイン測定部位の選択に関する同一の臨床症例を対象としたグループディスカッション。

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
知識テストスコア
時間枠:ベースライン(介入前)および介入直後(約1時間後)
様々な臨床状況においてバイタルサイン測定のための適切な解剖学的部位を選択する学生の能力を評価する、10項目の多肢選択テスト。 各正解は1点(合計:0-10点)。
ベースライン(介入前)および介入直後(約1時間後)

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
状態不安レベル
時間枠:介入前および介入直後
State-Trait Anxiety Inventory (STAI) 状態不安サブスケール(20項目、スコア範囲20-80)で測定。
介入前および介入直後

その他の成果指標

結果測定
メジャーの説明
時間枠
ゲームフル・エクスペリエンス
時間枠:脱出ゲームシミュレーション直後
Gameful Experience Scale(GAMEX)で測定。27項目、6つのサブスケール、5段階のリッカート尺度。介入群にのみ適用。
脱出ゲームシミュレーション直後
学習における学生の満足度と自信
時間枠:脱出ゲームシミュレーション直後
学習における学生満足度および自己効力感尺度(12項目、2つの下位尺度:満足度と自己効力感、5段階リッカート尺度)で測定。 介入群のみに適用。
脱出ゲームシミュレーション直後

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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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

  • Rafi A,Habibi A,Kalantarion M
  • Ghiamikeshtgar N,Ghaljaei F,Ghaljeh M,Taherizade B,Mahmoodi N,Sharifi S

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)

2026年1月1日

一次修了 (推定)

2026年3月30日

研究の完了 (推定)

2026年12月30日

試験登録日

最初に提出

2026年3月18日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年3月18日

最初の投稿 (実際)

2026年3月23日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年3月23日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年3月18日

最終確認日

2026年1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

IPD プランの説明

個人参加者データは、研究プロトコルに概説された倫理原則に従い、学生参加者のプライバシーと機密性を保護するために共有されません。

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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