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Vagınal Chıldbırth에서 사용된 Simulatıon이 의료과실경향과 돌봄행동의 지각에 미치는 영향

2020년 12월 4일 업데이트: Aysegul Durmaz

외음부절개술을 이용한 질벽돌출술에 사용된 복합심장훈련이 학생의 의료과실 성향 및 돌봄행동에 미치는 영향 원문보기 KCI 원문보기 인용

H1a: 분만 기술을 제공하는 데 사용되는 시뮬레이션 기반 교육은 조산사 학생의 의료 과실 경향에 영향을 미칩니다.

H1b: 전달 기술을 제공하는 데 사용되는 시뮬레이션 기반 교육은 조산사 학생의 간호 행동 인식에 영향을 미칩니다.

H0a: 분만 기술을 제공하는 데 사용되는 시뮬레이션 기반 교육은 조산사 학생의 의료 과실 경향에 영향을 미치지 않습니다.

H0b: 배달 기술을 제공하는 데 사용되는 시뮬레이션 기반 교육은 조산사 학생의 간호 행동 인식에 영향을 미치지 않습니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

이 연구는 단일 블라인드, 전향적 및 단순 무작위 통제 시험으로 수행되었습니다. 연구는 2016년 가을학기와 2017년 가을학기에 걸쳐 한 대학 조산학과에서 실시하였다.

연구 유니버스는 시뮬레이션 기반 교육을 사용하여 제공되는 자연분만(조산사 커리큘럼에 포함됨) 과정을 수강한 학생 79명과 이 과정을 처음 수강한 학생 90명으로 구성되었습니다. 이 연구에는 연구 참여에 동의한 무작위로 선택된 60명의 학생을 포함하여 120명의 참가자가 포함되었으며, 조산에 등록하고 처음으로 질 분만을 설명하는 과정을 수강했으며 무작위로 선택된 60명의 학생이 시뮬레이션 기반 교육을 사용하여 이 교육을 받았습니다.

시뮬레이션 교육에는 조산사가 출산 및 자연 분만 관리 중에 수행해야 하는 활동이 포함되었습니다. 뼈 골반, 태아 머리, 태아, 자궁경부 팽창-소실, 태아 하강, 산모-신생아 분만 시뮬레이터 및 회음절개를 위한 닭가슴살 모델은 연구자들이 분만 진행을 모니터링, 관리 및 관리하기 위해 사용되었습니다. 통제 그룹의 학생들은 질 분만의 관리 및 관리에 대한 이론적 교육을 받았습니다. 또한 연구원들은 분만 과정을 모니터링 및 관리하고 치료를 제공하는 방법을 시연했습니다.

데이터 수집 도구에는 개인 정보 양식, 간호 의료 과실 경향 척도 및 간호 평가 설문지가 포함됩니다.

통계 분석은 사회 과학 통계 패키지(IBM SPSS) 통계 22 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다. 결과는 기술 통계(평균, 표준 편차, 빈도 및 백분율)를 사용하여 분석되었습니다. Kolmogorov-Smirnov 테스트는 데이터의 정규 분포를 결정하는 데 사용되었습니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

120

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 칠면조
      • Kutahya, 칠면조, 43000
        • Kutahya Health Science University
      • Kutahya, 칠면조
        • Kutahya Health Science University

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

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

연구 대상 성별

여성

설명

포함 기준:

  • 시뮬레이션 기반 교육을 받으려면
  • 18세 이상,
  • 자발적으로 참여하려면,
  • 터키어로 읽고, 쓰고, 말하는 방법을 알고 싶다면,
  • 모델 작업을 하려면
  • 데이터 수집 양식을 완전히 작성했습니다.
  • 모든 과정을 계속하려면

제외 기준:

  • 이론 교육을 받으려면,
  • 18세 미만,
  • 참여 거부
  • 터키어를 읽고 쓰고 말하는 방법을 모르면
  • 모델활동을 하지 않는다
  • 설문지 작성 안함
  • 과정을 계속하지 않음

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 건강 서비스 연구
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 실험군
실험군은 처음으로 시뮬레이션 기반 교육을 활용한 자연 분만을 설명하는 과정을 받았다.
행동: 시뮬레이션 기반 교육
시뮬레이션 교육에는 출산 시 조산사가 해야 할 활동과 회음절개술을 통한 질 분만의 관리가 포함되었습니다. 학생들은 이론 교육을 받았고, 이를 보강하기 위해 감자로 태아 머리를 성형하고 질식 분만 시 팽창 측정을 보여주는 판지 자궁 경부 만들기, 후두부를 기준점으로 하는 태아 위치 식별 모델 만들기를 요청했습니다.
간섭 없음: 대조군
대조군은 처음으로 자연 분만을 설명하는 과정을 받았습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
의료사고 경향
기간: 개입 2주 후
간호의 의료과실 경향 척도는 간호사의 일상적인 환자 돌봄 활동을 포함한다. Özata와 Altunkan이 개발했습니다(14). 리커트 유형 척도는 1에서 5 사이로 점수가 매겨지며 49개 항목을 포함하고 5개의 하위 척도로 구성됩니다. 점수는 1=전혀 없다, 2=드물게, 3=가끔, 4=자주, 5=항상이다. 최소 점수는 49점이고 최대 점수는 245점입니다. 총점이 높을수록 간호사가 의료 과실 경향이 적다는 것을 나타냅니다. 이 척도에는 약물 및 수혈 관리, 감염 예방, 환자 모니터링 및 재료 장치 안전, 낙상 예방 및 의사소통의 5가지 하위 척도가 포함됩니다.
개입 2주 후
돌봄 행동에 대한 인식
기간: 개입 2주 후
돌봄 평가 질문지/Care-Q 척도: 돌보기 평가 질문지/Care-Q는 Lee, Larson, Holzemer(18)가 개발했고 Eskimez와 Acaroğlu(19)가 터키어로 수정했습니다. 1에서 7 사이의 점수를 매기는 이 리커트 유형 척도는 50개의 항목을 포함하고 6개의 하위 척도로 구성됩니다. 점수는 1=전혀 없다, 2=드물게, 3=가끔, 4=가끔, 5=자주, 6=보통, 7=매번이다. 최소 점수는 50점이고 최대 점수는 350점입니다. 점수가 높을수록 돌봄 행동을 제공하고 인지하는 빈도가 긍정적으로 증가했음을 나타냅니다. 6개의 하위 척도는 달성 가능성, 설명 및 시설, 편안함, 기대, 안심하는 의사 소통, 관찰 및 후속 조치입니다.
개입 2주 후

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Aysegul Durmaz

수사관

  • 수석 연구원: Aysegul Durmaz, KSBU

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)

2016년 9월 26일

기본 완료 (실제)

2017년 1월 7일

연구 완료 (실제)

2017년 9월 18일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 11월 28일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 12월 4일

처음 게시됨 (실제)

2020년 12월 7일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 12월 7일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 12월 4일

마지막으로 확인됨

2020년 12월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • Sim. Malp. Percep.

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미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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