모유수유 교육에서 하이브리드 기반 시뮬레이션 방법의 효율성
2024년 9월 18일 업데이트: Ebru Çalışkan, Saglik Bilimleri Universitesi
산모 학생의 모유수유 교육에서 하이브리드 기반 시뮬레이션 방법의 효율성
보건과학대학교 하미디예 보건과학부 조산학과 학생들의 실무 능력, 만족도, 자신감, 자기효능감에 대한 하이브리드 시뮬레이션 기반 모유수유 훈련의 효과를 확인하기 위해 계획되었습니다.
연구 개요
상태
모집하지 않고 적극적으로
개입 / 치료
상세 설명
본 연구는 보건과학대학교 하미디예 보건과학부 조산학과 학생들의 하이브리드 시뮬레이션 기반 모유수유 교육이 실무능력, 만족도, 자신감, 자기효능감에 미치는 영향을 알아보고자 기획되었다. 무작위 통제 실험 설계로 계획된 연구는 이스탄불 보건 과학 대학교 하미디예 보건 과학부 조산사 2학년 학생(N: 84)을 대상으로 수행됩니다. 연구에 참여하는 학생들은 컴퓨터를 이용한 단순 무작위 표본추출 기법에 따라 중재군(n: 42)과 대조군(n: 42) 그룹으로 나누어집니다. 두 그룹 모두 신청 전 모유 및 모유수유 교육에 대한 이론교육을 4시간 동안 진행하게 됩니다. 중재 그룹에 배정된 42명의 학생은 시나리오와 함께 표준 환자에게 장착된 고현실 시뮬레이터로 훈련을 받게 되며, 통제 그룹에 배정된 42명의 학생은 성인 표준 환자 치료 모델을 사용하여 실습 훈련을 받게 됩니다. 연구에 참여하는 학생들에게는 입문 정보 양식, 시뮬레이션 기반 학습 평가 척도, 학생 학습 만족도 및 자신감 척도, 자기 효능감 척도, 모유 수유 관리 기술 평가 양식이 적용됩니다.
연구 결과를 바탕으로 연구의 토론 및 결론을 작성합니다.
임상 환경에서 실제 환자에게 케어를 적용하기에 앞서, 가상현실을 구현하는 시뮬레이션 환경에서 조산사 학생들의 모유수유 관리 역량을 높이는 것이 중요하다. 조산사 학생 교육의 커리큘럼에 현실감이 높은 시뮬레이터와 표준 환자 방법을 통합하는 것이 좋습니다. 본 연구는 두 가지 이상의 시뮬레이션 유형(표준 환자 및 수유 시뮬레이터)을 결합하여 보다 현실적인 시뮬레이션 경험.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
82
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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Üsküdar
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Istanbul, Üsküdar, 칠면조, 34668
- Sağlık Bilimleri Üniversitesi Hamidiye
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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
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- 하미디예 보건과학부 조산학과 보건과학대학 2학년 학생입니다. 조산학 과정의 기본 원리와 실무에 대한 이론과 실습을 성공적으로 이수했습니다.
제외 기준:
- 연구에 자원하지 않음 시뮬레이션 교육의 모든 적용에 참여하지 않음, 연구 중단 요청
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 실험그룹
조산사대학생의 시나리오 기반 표준화된 환자 시뮬레이션 훈련 및 모유수유 관리의 효과성 조사
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중재그룹 학생들은 시나리오가 수반된 고현실 시뮬레이터를 통해 전문기술실에서 모유 및 모유수유 관리에 대한 실무 교육을 받았고, 통제그룹 학생들은 전문기술실에서 모유 및 모유수유 관리에 대한 실무 교육을 받았습니다. 기술 실험실은 성인 표준 환자 치료 모델을 동반합니다.
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실험적: 컨트롤 그룹
충실도가 낮은 유방 모델을 사용한 조산사 학생의 표준 훈련
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저충실도 시뮬레이터
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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자기 효율성효능감 척도
기간: 시뮬레이션 직전
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자기효능감 척도는 23개 항목으로 구성된 5점 Likert 척도로 구성되며, 가능한 점수 범위는 23~115점입니다.
척도의 각 항목에 대해 응답자들은 다음 옵션 중 하나를 표시하도록 요청받습니다: 1) 나를 전혀 설명하지 않음, 2) 나를 조금 설명함, 3) 중립적, 4) 나를 잘 설명함, 5) 나를 매우 설명함 잘.
항목 2, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 14, 16, 17, 18, 20 및 22는 역순으로 채점됩니다.
점수가 높을수록 전반적인 자기효능감에 대한 인식이 높다는 것을 의미합니다.
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시뮬레이션 직전
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자기 효율성효능감 척도
기간: 시뮬레이션 적용 직후
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자기효능감 척도는 23개 항목으로 구성된 5점 Likert 척도로 구성되며, 가능한 점수 범위는 23~115점입니다.
척도의 각 항목에 대해 응답자들은 다음 옵션 중 하나를 표시하도록 요청받습니다: 1) 나를 전혀 설명하지 않음, 2) 나를 조금 설명함, 3) 중립적, 4) 나를 잘 설명함, 5) 나를 매우 설명함 잘.
항목 2, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 14, 16, 17, 18, 20 및 22는 역순으로 채점됩니다.
점수가 높을수록 전반적인 자기효능감에 대한 인식이 높다는 것을 의미합니다.
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시뮬레이션 적용 직후
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자기 효율성효능감 척도
기간: 첫 번째 시뮬레이션 적용 후 4주 후
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자기효능감 척도는 23개 항목으로 구성된 5점 Likert 척도로 구성되며, 가능한 점수 범위는 23~115점입니다.
척도의 각 항목에 대해 응답자들은 다음 옵션 중 하나를 표시하도록 요청받습니다: 1) 나를 전혀 설명하지 않음, 2) 나를 조금 설명함, 3) 중립적, 4) 나를 잘 설명함, 5) 나를 매우 설명함 잘.
항목 2, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 14, 16, 17, 18, 20 및 22는 역순으로 채점됩니다.
점수가 높을수록 전반적인 자기효능감에 대한 인식이 높다는 것을 의미합니다.
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첫 번째 시뮬레이션 적용 후 4주 후
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소개 정보 양식
기간: 시뮬레이션 직전
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본 양식은 문헌, 참가자의 연령, 출신 고등학교, 부모의 교육 수준, 직업 선택 의지, 직업에 대한 소속감 등을 토대로 연구자가 작성한 양식입니다. .질문이 포함되어 있습니다.
입문 정보 양식은 연구자가 문헌을 스캔하여 25개의 질문으로 구성된 객관식 형식입니다.
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시뮬레이션 직전
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학습에 대한 학생 만족도 및 자신감 척도
기간: 시뮬레이션 적용 직후
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이 척도는 실습 중 시뮬레이션에 대한 학생의 만족도와 자신감을 측정하도록 설계된 13개 항목 측정 도구입니다.
5점 Likert 유형이며 매우 동의하지 않음 1, 동의하지 않음 2, 미결정 3, 동의 4, 매우 동의 5로 점수화됩니다. 터키어 적응 척도에 따르면 총 항목 수는 12개입니다.
이 척도는 시뮬레이션 환경에서의 학습에 대한 학생의 만족도와 자신감을 측정합니다.
척도는 "현재 학습에 대한 만족도"와 "학습에 대한 자신감"이라는 두 가지 하위 항목으로 구성됩니다.
소제목 '현재 학습에 대한 만족도'는 5개 항목으로 구성되어 있으며, 소제목 '학습에 대한 자신감'은 7개 항목으로 구성되어 있으며, 부정적으로 코딩된 항목은 없습니다.
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시뮬레이션 적용 직후
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시뮬레이션 기반 학습 평가 척도
기간: 시뮬레이션 적용 직후
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척도는 5개 하위 차원(간호 과정, 환자 안전, 전문 정보, 의사소통 및 반영된 행동)으로 구성되며 37개 항목으로 구성됩니다. 척도의 모든 항목은 긍정적이며 부정적인 항목은 없습니다.
간호과정, 환자안전, 전문지식, 의사소통, 성찰적 행동개념 등 간호사가 갖추어야 할 필수 역량을 평가하는 척도입니다.
척도 표시의 하위 차원에서 얻은 점수의 증가
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시뮬레이션 적용 직후
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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모유수유 관리 정보 태도 및 기술 평가 양식
기간: 시뮬레이션 직전
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40개 문항의 형태 : 1 부족함(0점) 2. 약간 만족/개선 필요(1점) : 3. 만족함(2점)
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시뮬레이션 직전
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모유수유 관리 정보 태도 및 기술 평가 양식
기간: 첫 번째 시뮬레이션 적용 후 4주 후
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40개 문항의 형태 : 1 부족함(0점) 2. 약간 만족/개선 필요(1점) : 3. 만족함(2점)
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첫 번째 시뮬레이션 적용 후 4주 후
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 책임자: yasemin aydın kartal, Assoc. Prof, Saglik Bilimleri Universitesi
- 수석 연구원: Ebru ÇALIŞKAN, PhD.Stu., 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 (실제)
2023년 5월 10일
기본 완료 (실제)
2024년 5월 10일
연구 완료 (추정된)
2024년 11월 10일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 6월 9일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 6월 9일
처음 게시됨 (실제)
2024년 6월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 9월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 9월 18일
마지막으로 확인됨
2024년 9월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- BAP2023/18
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
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하이브리드 시뮬레이션에 대한 임상 시험
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