가상 현실 시뮬레이션을 통해 대량 사상자 분류 강화 (VR-MCI-RCT)
2026년 5월 15일 업데이트: Veronica Lindström, Sophiahemmet University
표준 교육과 비교하여 가상 현실이 시뮬레이션된 대량 사상자 사건에서 간호 학생의 선별 능력을 향상시키는지 여부를 평가하려면 - RCT
이 관찰 연구는 가상 현실(VR)이 전통적인 교육 및 훈련과 비교하여 시뮬레이션된 대량 사상자 사건(MCI)에서 간호학생의 올바른 분류 능력을 향상시킬 수 있는지 조사하는 것을 목표로 합니다.
주요 연구 질문은 표준 교육과 비교하여 VR이 시뮬레이션된 MCI 상황에서 학생들의 올바른 분류 능력을 지원하는지에 대한 답을 찾는 것입니다.
또한 이 연구는 다음과 같은 부차적인 질문을 해결하는 것을 목표로 합니다. 표준 교육과 비교한 VR이 시뮬레이션된 MCI 상황에서 분류 시간에 영향을 미칩니까?
그리고 표준 교육에 비해 VR은 MCI 상황에서 분류에 관한 이론적 지식 보유에 영향을 미치는가?
중재 그룹에서 참가자는 MCI 훈련 및 학습을 위해 VR을 활용하고, 통제 그룹은 강의 및 종이 연습을 포함한 표준 교육을 받습니다.
연구원들은 VR이 MCI 분류 교육에서 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 평가하기 위해 두 그룹의 간호 학생을 비교할 것입니다.
연구 개요
상세 설명
스웨덴 스톡홀름에 있는 한 대학의 간호학생을 대상으로 한 무작위 대조 시험(RCT)입니다.
학생들은 대규모 사상자 발생 시 분류에 대한 VR(개입) 또는 표준 교육에 1:1 비율로 무작위로 할당됩니다.
두 그룹의 참가자 모두 재난 사건에 대한 동일한 강의를 듣고 동일한 방법을 사용하여 분류 교육을 받은 후 VR 지원 또는 전통적인 종이 기반 교육을 통해 분류 교육을 받게 됩니다.
0.80의 검정력과 0.05의 p-값을 달성하려면 총 60명의 참가자가 필요합니다(대조군 n=30, 개입 n=30).
그러나 연구에 참여하기를 원하는 학생이 제외되는 일이 없도록 모든 학생(약 100명)을 연구에 참여하도록 초대합니다.
주요 결과 척도는 학생이 올바르게 분류하는 능력입니다.
2차 결과 측정에는 지식 및 지식 보유뿐만 아니라 올바르게 분류하는 데 걸리는 시간도 포함됩니다.
지식 테스트는 훈련 후 약 1주일 후에 실시되며, 훈련 완료 후 3~6개월 후에 다시 실시됩니다.
지식 테스트는 이전 연구에서 사용된 20개의 객관식 질문으로 구성됩니다.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
100
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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Stockholm County
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Stockholm, Stockholm County, 스웨덴, 11428
- Sophiahemmet University, Lindstedtvägen 8
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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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
간호학 학생은 간호 프로그램의 5번째 학기(6학기 중) 동안 진행되는 재난 의학/응급 치료 과정에 등록했습니다.
제외 기준:
포함 기준을 충족하지 않습니다.
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: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 대량 사상자 사고 훈련 및 학습을 위해 가상 현실 사용
간호학과 학생들은 VR 시나리오에서 안경과 핸드컨트롤러(고충실도 시뮬레이션)를 사용하여 대량 사상자 사고를 훈련하고 학습합니다.
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간호학과 학생들은 VR 시나리오에서 안경과 핸드컨트롤러(고충실도 시뮬레이션)를 사용하여 대량 사상자 사고를 훈련하고 학습합니다.
다른 이름들:
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간섭 없음: 표준 교육 및 훈련
강의 및 논문 연습을 포함한 표준 교육
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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올바른 분류를 수행하는 참가자 수
기간: 가상 현실 유무에 관계없이 대규모 사상자 사건에 대한 등록, 이론 교육 및 훈련 수행부터
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표준 교육과 비교하여 VR이 올바른 분류 빈도에 영향을 미치는지 측정
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가상 현실 유무에 관계없이 대규모 사상자 사건에 대한 등록, 이론 교육 및 훈련 수행부터
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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부상자 10명에 대한 올바른 분류를 수행하는 데 소요되는 시간 범위
기간: 가상 현실 유무에 관계없이 대규모 사상자 사건에 대한 등록, 이론 교육 및 훈련 수행부터
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표준 교육과 비교한 VR이 시뮬레이션된 MCI 상황에서 올바르게 분류하는 데 걸리는 시간(환자 10명)에 영향을 미치는지 측정합니다.
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가상 현실 유무에 관계없이 대규모 사상자 사건에 대한 등록, 이론 교육 및 훈련 수행부터
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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이론검정에서 정답을 맞춘 참가자 수
기간: 등록부터 가상 현실 유무에 관계없이 대량 사상자 사건에 대한 교육을 실시하고 교육 후 1주~3~6개월 동안 분류에 대한 간호학생의 이론적 지식 보유를 측정합니다.
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표준 교육과 비교하여 VR이 이론적 지식 보유에 영향을 미치는지 측정합니다.
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등록부터 가상 현실 유무에 관계없이 대량 사상자 사건에 대한 교육을 실시하고 교육 후 1주~3~6개월 동안 분류에 대한 간호학생의 이론적 지식 보유를 측정합니다.
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 수석 연구원: Veronica Lindström, PhD, Sophiahemmet University
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)
2023년 11월 8일
기본 완료 (실제)
2024년 10월 24일
연구 완료 (실제)
2024년 10월 24일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 9월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 9월 5일
처음 게시됨 (실제)
2023년 9월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 5월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 5월 15일
마지막으로 확인됨
2023년 12월 1일
추가 정보
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