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고충실도 시뮬레이션 교육: 혼합 방법 연구

2022년 11월 21일 업데이트: özlem doğu, Sakarya University

충실도가 높은 시뮬레이션 교육을 통해 환자를 대상으로 코로나바이러스에 접근: 혼합 방법 연구

이 임상 시험의 목표는 간호 1년차 학생의 기술을 비교 설명하는 것입니다. 대답하려는 주요 질문은 다음과 같습니다.

  • 시나리오 기반 고충실도 시뮬레이션 마네킹으로 시뮬레이션 실습을 수행하는 간호대학생이 표준 시연 방법으로 실습을 수행하는 간호대학생보다 높은가요?
  • 시나리오 기반 고충실도 시뮬레이션 마네킹으로 시뮬레이션 실습을 수행한 간호대학생의 만족도가 표준 시연 방법으로 실습을 수행한 간호학생보다 높은가요? 연구자들은 충실도가 높은 시뮬레이션 마네킹을 사용한 간호 학생 교육과 표준 시연 방법을 사용한 교육의 두 그룹을 비교할 것입니다.

연구 개요

연구 유형

중재적

등록 (실제)

52

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 장소

      • Sakarya, 칠면조, 54050
        • Sakarya 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 (성인)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

설명

포함 기준:

  • 간호학과 1학년
  • 이전에 시뮬레이션 교육을 받지 않았음
  • 처음으로 간호 기초 과정 수강
  • 연구에 참여하기 위해 의사 소통 및 자원 봉사에 개방적입니다.

제외 기준:

  • 포함 기준을 충족하지 않음
  • 연구에 참여하기 위해 자원하지 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: 간섭
시나리오 기반의 고충실도 시뮬레이션 마네킹으로 개인 보호 장비(PPE) 사용을 교육하는 과정에서 26명의 학생과 함께 시뮬레이션 응용 프로그램을 만들었습니다. 시뮬레이션 시나리오는 각각 다른 역할(간호사, 수간호사, 환자 친척)을 맡은 3명의 학생으로 구성된 13개 그룹으로 구현되었습니다. 시나리오 전반에 걸쳐 간호사와 수간호사 역할을 맡은 학생들은 프로세스의 모든 단계(준비, 구현 및 평가)를 다루는 방식으로 PPE 착용-제거 실습을 시뮬레이션했습니다. 시나리오를 구현하는 동안 환자의 친척 역할을 하는 학생은 필요할 때 간호사에게 안내 단서를 제공했습니다. 시뮬레이션 직후 디브리핑이 시작되었습니다. 각 그룹의 시행 빈도는 1회이며 학습 과정이 강화되고 30분간 지속되는 디브리핑 단계입니다.
간호 교육 기술을 가르치기 위해 고 충실도 시뮬레이터가 개발되었으며 성인 남성 환자를 나타내는 크기입니다. 마네킹은 컴퓨터 프로그램으로 제어할 수 있고 숨을 쉴 수 있으며 병상 모니터를 통해 바이탈 사인을 모니터링할 수 있다.
다른: 제어
대조군을 구성한 26명의 학생은 기본간호기술실습실에서 연구원의 감독 하에 개인보호구(PPE) 탈착실습을 1회 수행하였다. 관리 빈도 각 그룹의 구현은 한 번입니다. 학생들은 능동적 경험과 성찰적 관찰을 통해 경험적 학습 원리를 적용했습니다.
대조군을 구성한 간호대학생 26명을 대상으로 개인보호구(PPE) 착탈 실습을 실시한 교육

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
간호대학생의 개인보호구 탈착 능력 평가
기간: 1 개월
절차적 단계 체크리스트는 간호 착용-제거 기술을 평가하는 데 사용되었습니다. PPE 착용-탈의 기술 체크리스트는 관련 문헌 검토를 기반으로 연구원들이 작성했습니다(Göçmen Baykara et al. 2020; Patricia Potter et al. 2020; World Health Organization 2021). 체크리스트는 기초간호학 전공 교원 5명의 의견을 수렴하였으며, 체크리스트에 대한 Kendall의 W계수는 0.776(p<.001)으로 나타났다. 체크리스트의 Cronbach's alpha 계수는 0.64로 내적 일관성이 중간 수준으로 나타났다. 평가에 사용할 체크리스트가 확정되었으며 17개 항목으로 구성되었다. 각 항목은 0점 또는 1점으로 점수를 매겼고, 체크리스트의 최소 및 최대 총점은 0과 17이었다. 참가자가 절차적 단계를 수행하면 관련 항목에 대해 1점을 받았고, 단계를 수행하지 않으면 0점을 받았습니다.
1 개월
간호학생의 만족도 설명
기간: 1 개월
VAS는 어떤 모델이 간호대학생에게 더 만족스러운지 결정하는 데 사용되었습니다. VAS는 "0(전혀 만족하지 않음)에서 10(매우 만족함)" 사이의 자체 평가를 기반으로 참가자의 만족도를 측정하는 데 사용되었습니다.
1 개월

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
간호학생의 COVID-19 수준에 대한 두려움 확립
기간: 학습 완료까지 평균 1개월
COVID-19 두려움 척도(FCV-19S)는 간호대학생의 COVID-19 공포 수준을 결정하는 데 사용되었습니다. 이 척도는 Ahorsu 등이 개발했습니다. (2020), Bakioğlu, Korkmaz 및 Ercan(2020)에 의해 터키 문화에 맞게 조정되었습니다. 7개 항목으로 구성된 1차원 척도입니다. 척도의 항목-총 상관계수는 0.47에서 0.56까지 다양한 것으로 보고된 반면 요인 부하는 0.66에서 0.74까지 다양하다고 보고되었습니다. 척도의 Cronbach's alpha 계수는 α = 0.82로 보고되었습니다. 터키어 적응 연구에서 5점 리커트 유형 척도에 대해 일련의 타당성 및 신뢰성 분석이 수행되었습니다. 연구를 수행한 저자는 척도의 Cronbach 알파 계수를 0.88로 보고했습니다. 다른 저자들도 규모를 터키어로 조정했습니다(Satıcı et al. 2020). 적응 연구 결과를 보면 타당하고 신뢰할 수 있는 척도라고 할 수 있다(Ahorsu et al. 2022; Bakioğlu, Korkmaz, and Ercan 2021).
학습 완료까지 평균 1개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

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)

2022년 5월 15일

기본 완료 (실제)

2022년 6월 15일

연구 완료 (실제)

2022년 8월 25일

연구 등록 날짜

최초 제출

2022년 10월 17일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2022년 11월 21일

처음 게시됨 (실제)

2022년 11월 29일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2022년 11월 29일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2022년 11월 21일

마지막으로 확인됨

2022년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니

IPD 계획 설명

본 연구를 위한 원고 작성을 계획하고 참여자 식별 정보 및 결과를 공유할 예정입니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

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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