시뮬레이션 기반 전자 태아 모니터링 교육이 조산사 학생에게 미치는 영향 원문보기 KCI 원문보기 인용
2023년 7월 3일 업데이트: YASEMİN AYDIN KARTAL, Saglik Bilimleri Universitesi
시뮬레이션 기반 전자태아감시 훈련이 산파학과 학생의 자기효능감과 불안수준에 미치는 영향 원문보기 KCI 원문보기 인용
본 연구는 시나리오 기반의 고충실도 전자태아모니터링 방법이 조산학과 학생들의 자기효능감과 상황불안 수준에 미치는 영향을 알아보고자 기획되었다.
이 연구는 무작위 통제 실험 연구로 계획되었습니다.
이 RCT는 CONSORT 2010 지침에 따라 관리됩니다.
조산사 학생들에게는 시뮬레이터 및 모델의 소개, 교육 계획의 흐름도, 교육 계획의 내용, 환경, 자료의 위치에 대한 정보가 제공됩니다.
중재군으로 선발된 40명의 학생에게는 고충실도 시뮬레이터가 제공되며, 훈련 및 통제군으로 선발된 40명의 학생에게는 사례 기반 학습에 대한 정보가 제공됩니다.
브리핑 후 사전 테스트로 "상태 불안 척도" 및 "자기효능감 척도"가 적용됩니다.
개입집단 학생에게는 시나리오를 동반한 고충실도 시뮬레이터 응용 교육을, 통제집단 학생에게는 사례 기반 학습법을 적용한다.
교육 후에는 모든 학생들에게 "상태 불안 검사", "자기 효능-효능 척도" 및 "교육 방법 만족도 설문지"를 실시합니다.
훈련 3개월 후, 학생들에게 "상태불안검사"와 "자기효능감 척도"를 다시 시행합니다.
연구 개요
상세 설명
시나리오 기반의 고현실 EFM(Electronic Fetal Monitoring) 시뮬레이션 방법이 산파학과 학생들의 자기효능감, 능력 및 상황불안 수준에 미치는 영향을 알아보고자 하였다.
연구 대상은 보건과학대학교 하미디예 보건과학부 조산학과 3학년 학생(N:80)입니다. 준실험적 사전·사후 설계로 기획된 본 연구에서는 대조군과 함께 표본추출이 이루어지지 않은 산파학과 3학년에 재학중인 모든 학생들을 대상으로 연구 범위 및 연구에 참여하기로 자원한 개인이 연구의 샘플을 구성합니다.
연구에 참여하기로 자원한 학생들은 컴퓨터 보조 단순 무작위 샘플링 방법을 사용하여 개입 그룹과 통제 그룹에 배정됩니다. 컴퓨터 보조 무작위 추출이 연구에 사용되며, URL이 https://www.randomizer.org인 프로그램을 통해 사례 수를 입력하여 중재 및 통제 그룹에 무작위 할당이 이루어집니다. 모든 학생에게 EFM 적용 및 해석에 대한 4시간의 이론 교육을 실시한 후 개입 그룹 학생에게는 시나리오와 함께 고타당도 시뮬레이션 실험실 애플리케이션을 제공하고 통제 그룹 학생에게는 사례 기반 학습 기법만 제공합니다.
모든 그룹은 신청 전에 통보됩니다. 이와 관련하여 연구와 관련하여 신청에 대한 정보를 제공하는 질의 응답 세션이 개최됩니다. 학생들은 시뮬레이터 및 모델의 소개, 교육 계획의 흐름도, 교육 계획의 내용, 환경, 자료의 위치에 대한 정보를 받게 됩니다. 중재군으로 선발된 40명의 학생에게는 고충실도 시뮬레이터가 제공되며, 훈련 및 통제군으로 선발된 40명의 학생에게는 사례 기반 학습에 대한 정보가 제공됩니다. 신청 전 모든 그룹은 4시간 동안 파워 포인트 프레젠테이션과 함께 전자 태아 모니터링에 대한 이론적인 정보를 받게 됩니다. 브리핑 후 사전 테스트로 "상태 불안 척도" 및 "자기 효능 척도"가 적용됩니다. 개입집단 학생에게는 시나리오를 동반한 고충실도 시뮬레이터 응용 교육을, 통제집단 학생에게는 사례 기반 학습법을 적용한다. 교육이 끝나면 모든 학생들에게 "상태 불안 검사", "자기 효능 척도" 및 "교육 방법 만족도 설문지"를 실시합니다. 훈련 3개월 후, 학생들에게 "상태 불안 검사" 및 "자기 효능 척도"가 다시 시행됩니다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
80
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Yasemin Aydın Kartal Assoc. Prof. Dr.
- 전화번호: +90 543 287 00 29
- 이메일: yasemin.aydin@sbu.edu.tr
연구 연락처 백업
- 이름: Aleyna Bulut Research Assistant
- 전화번호: +90 536 562 61 84
- 이메일: aleyna.bulut@sbu.edu.tr
연구 장소
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None Selected
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Istanbul, None Selected, 칠면조
- University of Health Sciences
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연락하다:
- Yasemin Aydın Kartal Assoc. Prof. Dr.
- 전화번호: +90 543 287 00 29
- 이메일: yasemin.aydin@sbu.edu.tr
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연락하다:
- Aleyna Bulut Research Assistant
- 전화번호: +90 536 562 61 84
- 이메일: aleyna.bulut@sbu.edu.tr
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수석 연구원:
- Yasemin Aydın Kartal Assoc. Prof. Dr.
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부수사관:
- Aleyna Bulut Research Assistant
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부수사관:
- Sema Aker Research Assistant
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- 자원하여 연구에 참여합니다.
- SBU, Hamidiye 건강 과학부, 산파학과의 3학년 학생입니다.
제외 기준:
- 연구에 자발적으로 참여하지 않습니다.
- 조산학과 Hamidiye 건강 과학 학부의 3 학년 학생이 아니어야합니다.
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 |
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실험적: 개입 그룹(고타당도 시뮬레이션 응용 그룹)(n:40)
실습은 Hamidiye 보건 과학 학부의 조산학과 시뮬레이션 실험실에 위치한 고현실 시뮬레이터인 "NOELLA Birth Simulator"로 개입 그룹의 학생들과 함께 수행됩니다.
시뮬레이터는 조기, 후기, 가변 감속, 반응성, 정현파 및 비반응성 트레이스 해석 및 개입을 포함하는 별도의 시나리오로 실행됩니다.
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실습은 Hamidiye 보건 과학 학부의 조산학과 시뮬레이션 실험실에 위치한 고현실 시뮬레이터인 "NOELLA Birth Simulator"로 개입 그룹의 학생들과 함께 수행됩니다.
시뮬레이터는 조기, 후기, 가변 감속, 반응성, 정현파 및 비반응성 트레이스 해석 및 개입을 포함하는 별도의 시나리오로 실행됩니다.
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간섭 없음: 통제집단(사례기반 교수법 집단)(n:40)
대조군 학생들에게; 조기, 후기, 가변감속, 반응형, 정현파형, 무반응형 트레이싱 사례는 5명씩 그룹을 나누어 준비한다.
반구조화된 사례를 평가하고 임상 개입을 그룹 작업과 함께 논의합니다.
실습은 조산과의 기본 기술 실험실에서 수행됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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소개 정보 양식
기간: 교육 1시간 전
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문헌을 바탕으로 연구자가 작성한 이 양식에는 참가자의 나이, 졸업한 고등학교, 직업 선택 의지, 직업에 대한 소속감 등의 질문이 포함되어 있습니다.
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교육 1시간 전
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상태 특성 불안 인벤토리
기간: 교육 1시간 전
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척도는 각각 20개의 질문으로 구성된 연속 및 상태의 두 가지 하위 척도로 구성됩니다.
14세 이상의 개인에게 적용할 수 있습니다.
상태 불안 척도는 개인이 특정 순간과 특정 조건에서 어떻게 느끼는지를 결정하는 반면, 특성 불안 척도는 개인이 상황과 조건에 관계없이 어떻게 느끼는지를 결정합니다.
척도에서 얻은 점수는 이론적으로 20에서 80 사이입니다.
높은 점수는 높은 수준의 불안을 나타내고 낮은 점수는 낮은 수준의 불안을 나타냅니다.
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교육 1시간 전
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자기효능감 척도
기간: 교육 1시간 전
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어떤 주관적 영역에도 속하지 않는 이 척도는 일반적인 자기효능감과 효능감에 대한 인식을 측정합니다.
자기효능감 척도는 23문항으로 구성된 5점 리커트형 척도로 구성되어 있으며, 최소 23점에서 최대 115점을 얻을 수 있다.
척도의 각 항목에 대해 옵션 중 하나는 1-나를 전혀 설명하지 않음, 2-조금만 설명함, 3-결정하지 못함, 4-잘 설명함, 5-매우 잘 설명함, 각 항목에 주어진 점수.
척도의 항목 2, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 22는 반대 방향으로 채점됩니다.
척도에서 얻을 수 있는 총점의 증가는 전반적인 자기효능감 인식이 높다는 것을 의미한다.
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교육 1시간 전
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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상태 특성 불안 인벤토리
기간: 교육 후
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척도는 각각 20개의 질문으로 구성된 연속 및 상태의 두 가지 하위 척도로 구성됩니다.
14세 이상의 개인에게 적용할 수 있습니다.
상태 불안 척도는 개인이 특정 순간과 특정 조건에서 어떻게 느끼는지를 결정하는 반면, 특성 불안 척도는 개인이 상황과 조건에 관계없이 어떻게 느끼는지를 결정합니다.
척도에서 얻은 점수는 이론적으로 20에서 80 사이입니다.
높은 점수는 높은 수준의 불안을 나타내고 낮은 점수는 낮은 수준의 불안을 나타냅니다.
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교육 후
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자기효능감 척도
기간: 교육 후
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어떤 주관적 영역에도 속하지 않는 이 척도는 일반적인 자기효능감과 효능감에 대한 인식을 측정합니다.
자기효능감 척도는 23문항으로 구성된 5점 리커트형 척도로 구성되어 있으며, 최소 23점에서 최대 115점을 얻을 수 있다.
척도의 각 항목에 대해 옵션 중 하나는 1-나를 전혀 설명하지 않음, 2-조금만 설명함, 3-결정하지 못함, 4-잘 설명함, 5-매우 잘 설명함, 각 항목에 주어진 점수.
척도의 항목 2, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 22는 반대 방향으로 채점됩니다.
척도에서 얻을 수 있는 총점의 증가는 전반적인 자기효능감 인식이 높다는 것을 의미한다.
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교육 후
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교육 방법에 대한 만족도 조사
기간: 교육 후
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설문지는 16개의 제안으로 구성되어 있습니다.
이러한 명제 중 하나가 "나는 이 교육 방법에 전반적으로 만족한다"는 명제로서 교육에 대한 만족의 상태에 대해 의문을 제기한다.
다른 명제는 학생의 학습 및 직업 생활에 대한 교육 방법의 기여에 대한 일반적인 교육 방법의 견해를 결정하기 위한 명제에서 형성되었습니다.
각 제안은 5점 리커트 척도(1-매우 반대함, 5-매우 동의함)로 채점됩니다.
척도점수 평균이 높을수록 교육방법에 대한 학생들의 만족도가 높아지고 척도평균이 낮을수록 교육방법에 대한 만족도가 떨어지는 것으로 판단된다.
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교육 후
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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상태 특성 불안 인벤토리
기간: 교육 후 3개월
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척도는 각각 20개의 질문으로 구성된 연속 및 상태의 두 가지 하위 척도로 구성됩니다.
14세 이상의 개인에게 적용할 수 있습니다.
상태 불안 척도는 개인이 특정 순간과 특정 조건에서 어떻게 느끼는지를 결정하는 반면, 특성 불안 척도는 개인이 상황과 조건에 관계없이 어떻게 느끼는지를 결정합니다.
척도에서 얻은 점수는 이론적으로 20에서 80 사이입니다.
높은 점수는 높은 수준의 불안을 나타내고 낮은 점수는 낮은 수준의 불안을 나타냅니다.
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교육 후 3개월
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자기효능감 척도
기간: 교육 후 3개월
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어떤 주관적 영역에도 속하지 않는 이 척도는 일반적인 자기효능감과 효능감에 대한 인식을 측정합니다.
자기효능감 척도는 23문항으로 구성된 5점 리커트형 척도로 구성되어 있으며, 최소 23점에서 최대 115점을 얻을 수 있다.
척도의 각 항목에 대해 옵션 중 하나는 1-나를 전혀 설명하지 않음, 2-조금만 설명함, 3-결정하지 못함, 4-잘 설명함, 5-매우 잘 설명함, 각 항목에 주어진 점수.
척도의 항목 2, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 22는 반대 방향으로 채점됩니다.
척도에서 얻을 수 있는 총점의 증가는 전반적인 자기효능감 인식이 높다는 것을 의미한다.
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교육 후 3개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Yasemin Aydın Kartal Assoc. Prof. Dr., Saglik Bilimleri Universitesi
- 연구 의자: Aleyna Bulut Research Assistant, Saglik Bilimleri Universitesi
- 연구 의자: Sema Aker Research Assistant, Saglik Bilimleri Universitesi
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 (추정된)
2023년 9월 1일
기본 완료 (추정된)
2023년 12월 1일
연구 완료 (추정된)
2024년 2월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 6월 24일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 7월 3일
처음 게시됨 (실제)
2023년 7월 6일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 7월 6일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 7월 3일
마지막으로 확인됨
2023년 7월 1일
추가 정보
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. .