컴퓨터 단층 촬영 학습에 대한 적응형 전문성 촉진 (FAIL CT)
2024년 3월 31일 업데이트: Leonardo Aliaga, Stanford University
FAIL CT 연구: 다기관 무작위 통제 시험인 전산화 단층 촬영 학습에서 적응형 전문성 촉진
이 연구의 주요 목적은 오류 관리 교육이 두부 컴퓨터 단층 촬영 해석의 적응형 전문성을 향상시킨다는 것을 입증하는 것입니다.
조사관은 응급 의학 레지던트를 대상으로 오류 관리 교육과 오류 회피 교육의 두 가지 학습 전략을 비교하는 무작위 통제 시험을 실시할 것입니다.
연구자들은 오류 방지 훈련과 비교할 때 오류 관리 훈련이 응급 의학 레지던트에게 머리 컴퓨터 단층 촬영 해석을 가르치는 데 사용될 때 기술 이전으로 측정된 적응 전문성을 향상시킬 것이라고 가정합니다.
연구 개요
상세 설명
적응형 전문성은 기존 기술을 새로운 상황에 적용하는 능력입니다.
적응형 전문성을 통해 의사는 교육 중에 발생하지 않는 임상 시나리오를 관리할 때 예방 가능한 의료 오류를 줄일 수 있습니다.
그러나 레지던시 커리큘럼은 이러한 학습 결과를 거의 다루지 않습니다.
오류 관리 교육은 새로운 상황에 대한 기술 이전을 개선하고 적응형 전문성을 개발합니다.
이 방법론이 절차적 기술의 적응형 전문성을 향상시키는 것으로 나타났지만, 의료 훈련에서 인지 기술에 미치는 영향은 아직 충분히 연구되지 않았습니다.
오류 관리 교육은 응급 의사의 적응형 전문 지식을 개발하여 환자 치료를 개선할 것을 약속합니다.
그러나 조사관은 레지던트 훈련에서 인지 기술의 효능에 대한 추가 증거가 필요합니다.
연구자들은 머리 컴퓨터 단층 촬영 해석을 모델로 사용하여 오류 관리 훈련이 인지 기술의 적응형 전문성을 향상시킨다는 것을 입증하는 것을 목표로 합니다.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
150
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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-
California
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Stanford, California, 미국, 94305
- Stanford University
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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
설명
포함 기준:
- 연구 참여는 Stanford 및 13개 외부 사이트의 모든 현재 응급 의학 레지던트에게 제공됩니다.
제외 기준:
- 동의할 수 없는 성인
- 임산부
- 아직 성인이 아닌 개인(유아, 아동, 청소년)
- 죄수
- 의대생
- 응급의학과 이외의 전공의 전공의
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 더블
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 오류 관리 교육(어려움)
참가자는 학습 전략 오류 관리 교육을 받고 어려운 질문에 직면합니다.
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오류 관리 교육은 두부 컴퓨터 단층 촬영 해석을 가르치는 데 사용됩니다.
참가자들은 어려운 질문에 직면합니다.
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실험적: 오류 관리 교육(쉬움)
참가자는 학습 전략 오류 관리 교육을 받고 쉬운 질문에 직면합니다.
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오류 관리 교육은 두부 컴퓨터 단층 촬영 해석을 가르치는 데 사용됩니다.
참가자들은 쉬운 질문에 직면합니다.
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활성 비교기: 오류 방지 교육
참가자는 학습 전략 오류 방지 교육을 받습니다.
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머리 컴퓨터 단층 촬영 해석을 가르치는 데 사용되는 오류 방지 교육.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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기술 이전 평가의 정답률(적응형 전문성)
기간: 교육 세션 직후(평가를 완료하는 데 최대 60분 소요)
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참가자는 교육 세션에서 사용된 것과 다른 새로운 방사선 사례를 해석하여 머리 컴퓨터 단층 촬영 해석 기술의 이전을 입증해야 합니다.
교육 세션에서 다루지 않은 새로운 방사선 콘텐츠를 사용하여 두부 컴퓨터 단층 촬영 해석 테스트의 백분율 점수로 성능을 평가합니다.
점수 범위는 0~100%입니다.
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교육 세션 직후(평가를 완료하는 데 최대 60분 소요)
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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학습 목표에 대한 세션 후 숙련도 평가의 정답률(일상적 전문성)
기간: 교육 세션 직후(평가를 완료하는 데 최대 60분 소요)
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참가자는 교육 세션에서 사용된 것과 유사한 방사선 사례를 해석하여 중재 학습 목표의 직접적인 적용을 입증해야 합니다.
교육 세션에서 사용된 것과 유사한 방사선 콘텐츠를 사용하여 두부 컴퓨터 단층 촬영 해석 테스트의 백분율 점수로 성능을 평가합니다.
점수 범위는 0~100%입니다.
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교육 세션 직후(평가를 완료하는 데 최대 60분 소요)
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졸업 후 수준이 시험 후 성적에 미치는 영향
기간: 교육 세션 직후(평가를 완료하는 데 최대 60분 소요)
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머리 컴퓨터 단층 촬영 해석 테스트(적응 전문 지식 및 일상 전문 지식 사례 모두)의 성과는 레지던트 교육 단계에 따른 차이를 보여주기 위해 대학원 연도 수준별로 계층화된 백분율 점수로 평가됩니다.
점수 범위는 0~100%입니다.
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교육 세션 직후(평가를 완료하는 데 최대 60분 소요)
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적응 전문 지식 사례에 대한 성능에 대한 오류의 매개 효과
기간: 오류 수는 교육 개입 중에 측정됩니다.
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오류 관리 교육(어려움) 부문과 오류 관리 교육(쉬움) 부문 모두에 대해 교육 개입 중에 발생한 오류 수를 측정합니다.
적응형 전문성을 측정하는 경우 학습 중 오류가 후속 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 중재 분석이 수행됩니다.
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오류 수는 교육 개입 중에 측정됩니다.
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 수석 연구원: Leonardo Aliaga, MD, Stanford University
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
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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)
2022년 7월 18일
기본 완료 (실제)
2023년 7월 31일
연구 완료 (실제)
2023년 9월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 3월 10일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 3월 10일
처음 게시됨 (실제)
2022년 3월 17일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 4월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 3월 31일
마지막으로 확인됨
2024년 3월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 64099
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
현재 데이터 공유 계획이 없습니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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