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노화 및 급성기 치료 의사의 성과

2023년 3월 23일 업데이트: Dr. Fahad Alam, Sunnybrook Health Sciences Centre

모의 교육 후 급성기 치료 의사의 연령이 위기 관리 수행 및 학습에 미치는 영향

고령 급성기 전문의(ACP)의 비율이 증가하고 있습니다. 노화는 생리적 변화와 관련이 있으며 이러한 연령 관련 생리적 변화가 임상 성능에 미치는 영향을 조사하는 연구는 부족합니다. 특히, 위기 자원 관리(CRM)는 부재 시 환자 안전에 큰 영향을 미칠 수 있는 급성 치료 전문 분야의 필수 임상 기술로 구성됩니다. 이와 같이 본 연구의 목표는 노화가 ACP의 기본 CRM 기술과 상관관계가 있는지 여부와 고충실도 시뮬레이션에서 노화가 학습에 영향을 미치는지 조사하는 것입니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

노인 응급 치료 의사(ACP), 응급, 중환자 및 마취의 비율이 꾸준히 증가하고 있습니다. 노화는 생리적 변화와 관련이 있으며, 이는 의사의 임상 능력 및 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 소송 및 의사 징계 데이터는 모든 의사와 관련된 사건이 ​​실제로 나중에 발생할 가능성이 높으며 청구에서 확인된 부상 정도가 더 심각함을 시사합니다. 그러나 연령과 관련된 생리적 변화가 임상 수행과 환자 안전에 어떤 영향을 미치는지 조사하는 연구는 부족합니다.

CRM 기술은 급성 치료 전문 분야의 필수 기술이며 환자 안전에 필수적입니다. CRM은 의사 결정, 작업 관리, 상황 인식 및 팀 관리와 같은 비기술적이고 인지적인 기술에 대한 신속하고 조직적인 접근 방식뿐만 아니라 기술적인 기술을 포함합니다. 충실도 높은 전신 마네킹 시뮬레이션 기반 교육은 시뮬레이션 환경에서 임상 환경으로의 기술 이전 및 환자 결과 개선을 포함하여 CRM 학습에 효과적입니다. 그러나 의사의 연령이 기본 CRM 성과와 시뮬레이션 기반 교육의 학습에 영향을 미치는지에 대한 문헌에는 차이가 있습니다.

충실도가 높은 시뮬레이션 기반 교육의 효과가 주니어 학습자 집단(학생, 레지던트, 펠로우)에서 광범위하게 연구되었지만 고령 의사 인구에서 CRM 교육의 효과를 조사하는 연구는 제한적입니다. 사실, ACP의 지속적인 의학 교육(CME)에서 시뮬레이션의 역할을 살펴보는 최근의 체계적인 검토는 개선된 학습을 뒷받침하는 증거가 제한적이라는 것을 뒷받침했습니다. 시뮬레이션이 고령화 인구에서 올바른 도구인지 여부를 알지 못함에도 불구하고 실습 의사를 위한 교육, 규정 및 평가 도구로 권장되고 있습니다.

목표:

이 연구의 목표는 다음과 같습니다.

  1. 모의 위기 시나리오를 사용하여 노화가 ACP의 기본 CRM 기술과 상관관계가 있는지 조사하고
  2. 고충실도 시뮬레이션에서 노화가 학습에 영향을 미치는지 평가합니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

48

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 캐나다
    • Ontario
      • Ottawa, Ontario, 캐나다, K1H 8L6
        • University of Ottawa
      • Toronto, Ontario, 캐나다, M4N3M5
        • Sunnybrook Health Sciences Centre

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

레지던트 후 최소 5년의 실습을 통해 응급, 중환자 및 마취 실무를 수행하는 직원이 참여를 위해 접근할 것입니다.

설명

포함 기준:

  • 응급 의사
  • 중환자실 의사
  • 마취 전문의
  • 레지던트 후 최소 5년의 실습

제외 기준:

  • 소집 후 참여일

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
CRM 시뮬레이션
각 참가자는 PEA 체포 시나리오(사전 테스트)를 관리한 다음 20분 동안 훈련된 조력자로부터 CRM 기술에 대한 브리핑을 받습니다. 그런 다음 즉각적인 사후 테스트로 또 다른 위기 시나리오(다른 선동적인 사건으로 PEA 체포)를 관리합니다. 3개월 후 참가자는 세 번째 PEA 체포 시나리오를 관리하기 위해 돌아와 테스트 후 유지로 사용됩니다.
다른: CRM 시뮬레이션
각 참가자는 PEA 체포 시나리오(사전 테스트)를 관리한 다음 20분 동안 훈련된 조력자로부터 CRM 기술에 대한 브리핑을 받습니다. 그런 다음 즉각적인 사후 테스트로 또 다른 위기 시나리오(다른 선동적인 사건으로 PEA 체포)를 관리합니다. 3개월 후 참가자는 세 번째 PEA 체포 시나리오를 관리하기 위해 돌아와 테스트 후 유지로 사용됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Ottawa Global Rating Scale(GRS)로 평가한 첫 번째 시뮬레이션 시나리오 중 CRM 성능
기간: 첫 번째 시뮬레이션 시나리오 관리 후 - Day 1
오타와 GRS 점수는 나이와 상관 관계가 있습니다.
첫 번째 시뮬레이션 시나리오 관리 후 - Day 1
ACLS 체크리스트로 평가한 첫 번째 시뮬레이션 시나리오 중 CRM 성능
기간: 첫 번째 시뮬레이션 시나리오 관리 후 - Day 1
ACLS 점수는 연령과 상관관계가 있습니다.
첫 번째 시뮬레이션 시나리오 관리 후 - Day 1

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Ottawa Global Rating Scale에서 평가한 충실도 높은 시뮬레이션 교육을 통한 학습
기간: 2차 시뮬레이션 시나리오 관리 후 - Day 1
오타와 GRS 점수는 개선을 찾기 위해 첫 번째 시나리오의 점수와 비교됩니다.
2차 시뮬레이션 시나리오 관리 후 - Day 1
ACLS 체크리스트로 평가한 충실도 높은 시뮬레이션 교육을 통한 학습
기간: 2차 시뮬레이션 시나리오 관리 후 - Day 1
ACLS 점수는 개선을 찾기 위해 첫 번째 시나리오의 점수와 비교됩니다.
2차 시뮬레이션 시나리오 관리 후 - Day 1

기타 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Ottawa Global Rating Scale로 평가한 시뮬레이션을 통한 학습 유지
기간: 처음 두 시나리오 완료 후 3개월 - 90일
오타와 GRS 점수는 1일 차에 두 번째 시나리오의 점수와 비교하여 개선 사항을 찾습니다.
처음 두 시나리오 완료 후 3개월 - 90일
ACLS 체크리스트로 평가한 시뮬레이션 학습 유지
기간: 처음 두 시나리오 완료 후 3개월 - 90일
ACLS 점수는 1일 차에 두 번째 시나리오의 점수와 비교하여 개선 사항을 찾습니다.
처음 두 시나리오 완료 후 3개월 - 90일

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Sunnybrook Health Sciences Centre

협력자

University of Toronto
University of Ottawa

수사관

  • 수석 연구원: Sylvain Boet, MD, MEd, PhD, University of Ottawa

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 (실제)

2017년 1월 1일

기본 완료 (실제)

2020년 1월 1일

연구 완료 (실제)

2020년 1월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2016년 2월 9일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2016년 2월 16일

처음 게시됨 (추정)

2016년 2월 17일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 3월 27일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 3월 23일

마지막으로 확인됨

2023년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • 140-2015

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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