- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05383729
기관지 삽관을 위한 학습 곡선 기반 시뮬레이션 교육
2022년 10월 21일 업데이트: Yi Feng, MD, Peking University People's Hospital
학습 곡선 기반 시뮬레이션 훈련 방식 대 환자의 기관지경 유도 삽관 시간에 미치는 영향 고정 교육 시간 시뮬레이션 교육 방식: 비열등성 무작위 시험
이 연구는 새로운 학습 곡선 기반 시뮬레이션 훈련 양식이 훈련 시간은 적지만 참조 고정 훈련 시간 시뮬레이션 훈련 양식과 비교하여 환자의 기관지경 안내 삽관 시간과 관련하여 비열등성에 기여할 수 있는지 여부를 결정하는 것을 목표로 합니다.
연구 개요
상세 설명
유연한 광학 기관지경(FOB) 삽관을 위한 시뮬레이터 교육의 최적 기간에 관한 질문이 남아 있습니다.
연구자의 이전 연구는 절차 시간의 대수 변환 후 지수 곡선이 고충실도 시뮬레이터에서 FOB 삽관 훈련의 학습 곡선에 맞을 수 있음을 보여주었습니다.
간단히 말해서 훈련생은 몇 가지 절차 후에 학습 곡선의 고원을 달성할 수 있습니다. 즉, 추가 교육은 무시할 수 있는 진행만 제공할 수 있습니다.
연구자의 예비 연구에 따르면 대다수의 훈련 시간은 이전 연구에서 시뮬레이터 훈련의 지배적인 기간인 1시간 미만일 수 있습니다.
시뮬레이터의 초기 몇 가지 절차에서 학습 곡선을 생성함으로써 연습생이 개별적으로 포화 상태가 될 수 있는 시기를 예측할 수 있습니다.
이 새로운 학습 곡선 기반 훈련 양식은 훈련 시간이 적지만 기준 고정 훈련 시간(1시간) 훈련 양식과 비교하여 환자의 비열등한 FOB 삽관 시간에 기여할 수 있다는 가설이 있습니다.
비열등성 마진은 보고된 FOB 삽관 시간과 이전 연구에서 훈련 효과에 따라 정의됩니다.
또한, 이 새로운 교육 양식은 새로운 교육을 따르는 각 교육생이 발생할 수 있는 충분한 교육을 받지 못하는 것을 방지하는 개별 목표를 달성해야 한다는 점을 고려할 때 FOB 삽관의 더 높은 성공률과 더 나은 성능을 제시할 수도 있습니다. 참조 고정 훈련 시간 훈련에서.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
32
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, 중국, 100044
- Peking University People's Hospital
-
-
Tibet
-
Lhasa, Tibet, 중국
- Tibet Autonomous Region People's Hospital
-
-
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
설명
포함 기준:
- 중국 베이징의 북경 대학 인민 병원 또는 중국 티베트 라사의 티베트 자치구 인민 병원의 마취 레지던트 또는 인턴;
- 환자에게 5회 미만의 FOB 삽관을 수행했습니다.
- 이 연구에 동의합니다. -
제외 기준:
표준화 교육을 받은 자는 제외된다.
-
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 새로운 훈련
이 새로운 학습 곡선 기반 교육 방식에서는 참가자가 고충실도 시뮬레이터에서 16가지 절차를 완료한 후 이전에 검증된 방정식을 사용하여 개별 학습 곡선이 생성됩니다. ln(γ)=γ_0 e^(-kn)+γ_∞ 여기서 γ는 절차 시간이고 n은 이전 경험입니다.[2] 다른 매개변수와 95% 신뢰 구간(CI)은 커브 피팅 후에 얻을 수 있습니다. 그리고 e^(γ_∞ )는 이 곡선의 점근선입니다. 그런 다음 훈련생은 훈련을 계속합니다. 다음 시술 시간이 3회 연속 점근선의 95% CI에 속하면[6] 개인 훈련 목표를 달성한 것으로 간주합니다[2]. |
시뮬레이터에서 FOB의 이전 성능을 기반으로 하는 시뮬레이션 교육의 개별 기간입니다.
|
|
활성 비교기: 참조 교육
이 참조 고정 교육 시간 교육 양식에서 참가자는 1시간 동안 충실도가 높은 시뮬레이터로 교육을 받습니다.
|
기존 연구[1]에서 시뮬레이터 훈련의 지배적인 기간인 1시간의 훈련 기간이다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
FOB 삽관 완료 시간
기간: 삽관 완료 직후, 1분만에
|
비열등성 결과입니다.
교육 후 일주일 이내에 FOB 삽관을 1회 시행합니다.
기관 삽관이 필요한 선택적 수술이 예정된 환자가 포함됩니다.
어려운 기도 또는 미국마취학회(ASA) 신체 상태 분류가 III 이상인 것으로 예상되거나 알려진 사람은 제외됩니다.
전신 마취는 본 연구에 참여하지 않는 담당 마취의가 수행합니다.
유도 후 2분 동안 환자에게 마스크 환기를 실시합니다.
삽관 중에 턱 추력에 대한 지원이 제공됩니다.
삽관 종료 기준은 SpO 2 90% 이하, 삽관 시도 중 기도 조직 손상, 시도 시간 4분 초과 또는 담당 마취의가 계속할 의사가 없는 경우입니다.
|
삽관 완료 직후, 1분만에
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
교육 기간
기간: 훈련 시작부터 종료까지 합계는 훈련 후 24시간 내에 계산됩니다.
|
충실도가 높은 시뮬레이터에서 시뮬레이션 교육의 총 기간
|
훈련 시작부터 종료까지 합계는 훈련 후 24시간 내에 계산됩니다.
|
|
시뮬레이터의 총 절차 수
기간: 훈련 시작부터 종료까지 합계는 훈련 후 24시간 내에 계산됩니다.
|
고충실도 시뮬레이터에서 FOB를 수행하는 총 절차 수
|
훈련 시작부터 종료까지 합계는 훈련 후 24시간 내에 계산됩니다.
|
|
삽관 성공률
기간: 삽관 완료 직후, 1분만에
|
환자의 성공적인 삽관
|
삽관 완료 직후, 1분만에
|
|
시뮬레이터에서 FOB 삽관 성능
기간: 교육 후 24시간 내에 시뮬레이터의 데이터 저장소에서 점수를 획득합니다.
|
시뮬레이터의 마지막 3회 삽관이 평가됩니다.
시뮬레이터는 시뮬레이터에서 자동으로 100점(0=최악, 100=최상)으로 표준화된 광섬유 기관지경 조작의 검증된 5점 글로벌 등급 척도(GRS)를 기반으로 성능을 평가합니다.
|
교육 후 24시간 내에 시뮬레이터의 데이터 저장소에서 점수를 획득합니다.
|
|
환자의 FOB 삽관 성능
기간: 일주일
|
삽관은 기록되어 평가자에게 전송되며 평가자는 5점 글로벌 평가 척도(GRS, 8개 항목, 각각 5점, 최대 총 40점, 0=최악, 40=최고)를 사용하여 성과를 평가합니다. 일주일에 광섬유 기관지경 조작의.
결과를 통합하기 위해 GRS는 분석에서 100점 척도(0=최악, 100=최상)로 표준화됩니다.
|
일주일
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: yi feng, Peking University People's Hospital
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
- Naik VN, Matsumoto ED, Houston PL, Hamstra SJ, Yeung RY, Mallon JS, Martire TM. Fiberoptic orotracheal intubation on anesthetized patients: do manipulation skills learned on a simple model transfer into the operating room? Anesthesiology. 2001 Aug;95(2):343-8. doi: 10.1097/00000542-200108000-00014.
- Jiang B, Ju H, Zhao Y, Yao L, Feng Y. Comparison of the Efficacy and Efficiency of the Use of Virtual Reality Simulation With High-Fidelity Mannequins for Simulation-Based Training of Fiberoptic Bronchoscope Manipulation. Simul Healthc. 2018 Apr;13(2):83-87. doi: 10.1097/SIH.0000000000000299.
- Chandra DB, Savoldelli GL, Joo HS, Weiss ID, Naik VN. Fiberoptic oral intubation: the effect of model fidelity on training for transfer to patient care. Anesthesiology. 2008 Dec;109(6):1007-13. doi: 10.1097/ALN.0b013e31818d6c3c.
- Wong DT, Mehta A, Singh KP, Leong SM, Ooi A, Niazi A, You-Ten E, Okrainec A, Patel R, Singh M, Wong J. The effect of virtual reality bronchoscopy simulator training on performance of bronchoscopic-guided intubation in patients: A randomised controlled trial. Eur J Anaesthesiol. 2019 Mar;36(3):227-233. doi: 10.1097/EJA.0000000000000890.
- Roh GU, Kang JG, Han JY, Chang CH. Utility of oxygen insufflation through working channel during fiberoptic intubation in apneic patients: a prospective randomized controlled study. BMC Anesthesiol. 2020 Nov 10;20(1):282. doi: 10.1186/s12871-020-01201-9.
- Mahmood K, Wahidi MM, Shepherd RW, Argento AC, Yarmus LB, Lee H, Shojaee S, Berkowitz DM, Van Nostrand K, Lamb CR, Shofer SL, Gao J, Davoudi M. Variable Learning Curve of Basic Rigid Bronchoscopy in Trainees. Respiration. 2021;100(6):530-537. doi: 10.1159/000514627. Epub 2021 Apr 13.
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 5월 25일
기본 완료 (실제)
2022년 8월 26일
연구 완료 (실제)
2022년 8월 26일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 5월 11일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 5월 16일
처음 게시됨 (실제)
2022년 5월 20일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 10월 24일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 10월 21일
마지막으로 확인됨
2022년 10월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 2018PHB088
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
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. .