- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT04361084
혼합현실(MR)을 활용한 커뮤니티 시뮬레이션
혼합 현실이 기존 시뮬레이션 기술과 비교하여 시뮬레이션을 위한 현실적이고 적응 가능한 커뮤니티 환경을 생성할 수 있는지 확인합니다.
연구 개요
상세 설명
이 프로젝트의 범위는 혼합 현실(MR)이 기존의 물리적 구조 시뮬레이션 환경과 비교하여 다양한 커뮤니티 환경의 복잡성 시뮬레이션을 지원할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이와 동시에 목표는 혼합 현실이 커뮤니티 직원이 기술을 개발할 수 있도록 안전한 학습 및 반사 환경을 생성할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이것은 잠재적으로 환자 결과를 개선하고 의료 팀이 안전하고 효과적인 치료를 제공할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 시뮬레이션은 실제 경험을 안내된 경험으로 대체하고 증폭하기 위한 연습 및 학습을 위한 기술이며 종종 본질적으로 몰입적입니다. 시뮬레이션은 안전한 학습 환경으로 참가자가 상황을 반영하도록 권장합니다. 혼합 현실은 실제 세계와 가상 세계를 병합하여 물리적 개체와 디지털 개체가 실시간으로 공존하고 상호 작용할 수 있는 새로운 환경과 시각화를 생성합니다.
건강 및 사회 복지 부문의 지속 가능성을 위한 장기적인 목표는 지역 사회에서 사람들의 건강 관리 요구를 촉진하는 것입니다. 이러한 증가된 지역 사회 서비스는 독립적인 실무자로 일할 전체론적 기술을 갖춘 직원을 필요로 합니다. 급성 환경에서의 시뮬레이션은 현재 Trust의 전용 시뮬레이션 제품군의 시뮬레이션 팀에서 개별 부서 내의 현장 시뮬레이션을 통해 제공됩니다. 이러한 시뮬레이션에 대한 시나리오는 필요한 환경의 반복적이고 임상적인 특성으로 인해 생성될 수 있습니다. 통합 치료 조직이 된 이후로 지역 사회 환경에 있는 직원을 포함하여 모든 직원에게 시뮬레이션 기반 학습을 제공해야 할 필요성이 생겼습니다. 지역사회 기반 직원을 위한 현실적인 학습 환경을 조성하기 위해서는 좁은 공간이 있는 작은 거주지, 다양한 수준의 청결도 및 생활 방식과 같이 조사자의 환자가 거주하는 다양한 환경을 모두 고려하여 개인의 집을 재현해야 합니다. 전통적인 시뮬레이션 방법을 사용하여 매우 어려운 애완 동물의 추가. 따라서 커뮤니티 기반 시뮬레이션을 제공하는 혁신적인 방법을 개발하여 모든 직원이 귀중한 시뮬레이션 기반 학습에 액세스할 수 있도록 하는 동시에 기술적 및 비기술적 기술을 연습할 수 있는 안전하고 지원적인 환경을 제공하는 것이 중요합니다.
조사자는 매주 2회의 시뮬레이션을 실행하여 총 34회의 시뮬레이션을 수행할 것을 제안합니다. 이 중 하나는 전통적인 시뮬레이션 방법을 사용하고 다른 하나는 혼합 현실을 사용합니다. 전통적인 방법을 사용하여 물리적 항목을 사용하여 커뮤니티 환경을 재현합니다. 비용과 시간이 많이 소요되며 원하는 환경을 구현하기 어려울 수 있습니다. 혼합 현실은 참가자가 다양한 환경에 빠르게 몰입할 수 있는 옵션을 제공하여 참가자가 모든 기능을 경험할 수 있도록 합니다. 이것은 결과가 잠재적으로 더 현실적일 수 있기 때문에 전통적인 시뮬레이션 방법과 비교하는 방법에 매우 유용합니다. 조사자는 시뮬레이션에 참여하기 전과 후에 참가자로부터 피드백을 얻기 위해 설문지를 사용합니다. 이 피드백은 참가자가 전통적인 시뮬레이션 방법 또는 혼합 현실 기반 시뮬레이션에서 더 자신감과 유능함을 느끼는지 결정하는 데 사용됩니다. 또한 어떤 환경이 학습하기에 더 현실적인 환경을 만든다고 느끼는지 평가할 것입니다. 질적 데이터는 반구조화된 인터뷰에 참여하기로 선택한 참가자에 의해 수집됩니다. 참가자로부터 데이터를 수집하는 것과 함께 시뮬레이션 기술자는 대면 방식을 통해 두 시뮬레이션의 타당성과 적용 가능성에 관한 반구조화된 인터뷰에 참석하도록 요청받을 것입니다. 이것은 자발적입니다. 참가자 피드백이 중요하지만 시뮬레이션 실행을 지원해야 하는 기술자 피드백이 포함되는 것도 중요합니다. 반구조화된 인터뷰는 참가자의 반구조화된 인터뷰와 유사하게 진행되며, 서면 동의서, 인터뷰 기록 및 기밀 유지가 제공됩니다. 그러나 질문은 다를 것입니다. 접근하면 참가자 정보 시트가 제공됩니다. 시뮬레이션 기반 학습과 혼합 현실을 결합한 연구는 제한적이지만 시뮬레이션 기반 학습이 자신감을 향상시킨다는 증거가 있습니다. 혼합 현실은 충실도 높은 시뮬레이션을 제공할 수 있기 때문에 많은 연구가 필요한 영역입니다.
연구 유형
등록 (예상)
단계
- 해당 없음
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
참가자는 지역 사회 환경에서 일하는 풀타임 또는 파트타임 의료 직원이어야 하며 환자는 집을 소유해야 합니다.
- 이 참가자는 등록 또는 미등록 직원일 수 있지만 직원의 임상 구성원이어야 합니다.
- 직원은 간호사, 작업 치료사, 물리 치료사, 보조 실무자 및 지원 근로자를 포함한 다양한 직업에서 온 것입니다. 자원봉사자에 의존하는 이 연구는 특히 각 직업 내의 직원 수를 염두에 두고 모든 직업을 고르게 대표할 가능성이 낮습니다(비례적으로 전문 치료사보다 의료 지원 종사자가 더 많음).
- 참가자는 이 연구에 참여할 수 있으려면 풀타임/파트타임 또는 Torbay 및 South Devon 은행에 고용되어 있어야 합니다.
- 이것은 지역 트러스트에 고용된 직원만을 대상으로 하므로 18세 미만은 이 연구에 포함되지 않으며 80세 이상의 직원도 제외됩니다. 이러한 연령 제한을 벗어난 임상 의료 전문직.
- 묵시적 동의를 한 의료 전문가만 포함됩니다.
제외 기준:
지역사회 환경(환자의 집 또는 주거/요양원)에서 환자 또는 서비스 사용자와 함께 일하지 않는 모든 개인. 이는 비임상 직원이 제외됨을 의미합니다.
- 18세 미만 및 80세 이상 참가자.
- 정보에 입각한 동의를 제공할 수 없는 참가자.
- 다음 건강 상태 중 하나가 있는 참가자는 제외됩니다: 결막염, 임신(5개월 이상), 각막 궤양, 귀 감염/귀 질환, 각막 감염, 인플루엔자, "안구 건조증", 두부 감기, 홍채염, 호흡기 질환, 백내장 또는 녹내장, 달팽이관 임플란트 또는 기타 내이/전정 관련 상태(예: 미로염). 또한 시뮬레이션 당일 술이나 약물의 영향을 받는 사람. 이는 영향을 받을 수 있는 의학적 상태가 있는 참가자를 대상으로 한 알려지지 않은 MR 연구 때문입니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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활성 비교기: 전통 훈련
참가자는 커뮤니티 환경을 재현하기 위해 전통적인 방법, 물리적 항목을 사용하여 커뮤니티 시뮬레이션을 수행합니다.
교육은 쌍으로 이루어지며 시뮬레이션 시나리오를 수행할 때 자신의 직업 역할을 수행합니다.
배우를 참가자에게 (표준화된 환자)로 사용하여 시나리오를 포함하는 중간에서 낮은 충실도의 전통적인 시뮬레이션 기술.
브리핑 후 참가자는 시뮬레이션 전에 일련의 질문을 받아 직업, 연령 및 이전 교육 수준을 확인하여 결과와 비교할 수 있으며 익명입니다.
또한 익명으로 진행되는 사전 설문지를 작성합니다.
이후 참가자들은 사후 설문지를 작성하고 반구조화된 인터뷰에 참여하고 싶은지 묻습니다.
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시나리오를 연기하는 표준화된 환자로 배우를 사용하는 전통적인 시뮬레이션과 사전 및 사후 설문지, 반구조화된 인터뷰
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실험적: 혼합 현실 시뮬레이션 교육
참가자는 두 가지 가정 상황에서 설정된 혼합 현실(MR) 시뮬레이션 교육 세션을 수행합니다. 몰입 형 가상 현실 장비를 포함합니다.
참가자는 시뮬레이션 전에 일련의 질문을 받아 직업, 연령 및 이전 교육 수준을 확인하여 결과와 비교할 수 있습니다.
그런 다음 참가자는 시뮬레이션 기술자, 시뮬레이션 동료 및 커뮤니티 전문가가 라이브 카메라를 통해 시청하는 시뮬레이션을 수행합니다.
참가자는 사후 시뮬레이션 설문지를 작성하고 반구조화 인터뷰(선택 사항)에 참여하고 싶은지 묻습니다.
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몰입형 기술을 사용하여 가상 현실 시뮬레이션 교육 시나리오와 사전 및 사후 설문지 및 반구조화된 인터뷰를 생성합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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모의 시나리오 교육 후 참가자 신뢰도 평가
기간: 일년
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혼합 현실(가상 현실) 기술을 사용한 시나리오 시뮬레이션과 비교하여 배우를 사용한 임상 커뮤니티 시나리오의 전통적인 교실 기반 시뮬레이션 후 참가자의 학습 및 자신감 수준의 차이.
반구조화된 인터뷰를 사용한 평가(NB 측정 척도 관련 없음)
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일년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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혼합 현실은 기존의 물리적(교실) 기반 시뮬레이션 환경에 비해 적응력이 뛰어나고 사실적입니다.
기간: 일년
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반구조화된 인터뷰를 사용한 평가(NB 측정 척도 관련 없음)
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일년
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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