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대장내시경의 시뮬레이션 기반 교육

2014년 1월 21일 업데이트: Louise Preisler, Rigshospitalet, Denmark

대장내시경을 위한 시뮬레이션 기반 교육: 역량 기준 수립

이 연구의 목적은 대장 내시경 모델의 두 가지 충실도에 대해 신뢰할 수 있는 통과/실패 표준을 사용하여 시뮬레이션 기반 테스트를 만드는 것입니다.

  1. 가상 현실 시뮬레이터
  2. 물리적 모델 시뮬레이터 인증을 위한 합격/불합격 기준을 만들기 위해

연구 개요

상태

완전한

정황

상세 설명

25명의 의사(내시경 경험이 있는 컨설턴트 10명과 내시경 경험이 없는 펠로십 첫 해 펠로우십 15명)는 두 가지 시뮬레이터 모델에서 각각 두 번 테스트를 받게 됩니다.

차별적 능력이 있는 메트릭은 두 양식 모두에 대해 식별됩니다. 신뢰성이 결정됩니다 합격/불합격 기준이 결정되고 그 결과가 탐구됩니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

25

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

      • Copenhagen, 덴마크, 2100
        • Rigshospitalet; CEKU

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

28년 (성인)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

경험: 대장내시경 경험이 있는 위장병학자 10명(350개 이상 시술) 초심자: 대장내시경 경험이 제한적인 위장병학자 15명(<2개 시술)

설명

포함 기준: 두 그룹에 대해

경험이 풍부한 내시경 전문의:

350회 이상의 대장내시경 검사 수행

초보 내시경 의사:

소화기내과 펠로십 1년차 또는 2년차 대장내시경 시행 3회 미만

제외 기준: 두 그룹의 경우

숙련된 내시경 의사:

사전 시뮬레이터 교육

초보 내시경 의사:

사전 시뮬레이터 교육

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 관찰 모델: 케이스 컨트롤

코호트 및 개입

그룹/코호트
대장내시경 경험이 있으신 분
대장 내시경 시뮬레이터의 두 가지 다른 양식에 대한 두 가지 테스트
대장 내시경 초보자
Trw 대장내시경 시뮬레이터 각각에 대한 두 가지 테스트

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
대장내시경 능력을 측정하는 차별적 능력을 가진 지표
기간: 테스트는 참가자당 하루 동안 수행되었습니다.
각 참가자는 같은 날 각 모델에 대해 두 가지 테스트를 수행합니다.
테스트는 참가자당 하루 동안 수행되었습니다.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Louise Preisler, MD, Rigshospitalet, Copenhagen, University of Copenhagen

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작

2012년 11월 1일

기본 완료 (실제)

2013년 3월 1일

연구 완료 (실제)

2013년 11월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2014년 1월 10일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2014년 1월 21일

처음 게시됨 (추정)

2014년 1월 23일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정)

2014년 1월 23일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2014년 1월 21일

마지막으로 확인됨

2014년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • PassFailstudy

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그룹 식별에 대한 임상 시험

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