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하이브리드 시뮬레이션 기반 수유상담 훈련이 조산사 학생의 능력에 미치는 영향

2024년 7월 25일 업데이트: YASEMİN AYDIN KARTAL, Saglik Bilimleri Universitesi

하이브리드 시뮬레이션 기반 수유상담 훈련이 조산사 학생의 심리사회적 돌봄 역량과 의사소통 능력에 미치는 영향

본 연구는 하이브리드 시뮬레이션 기반 모유수유 컨설팅 교육이 조산사 학생들의 심리사회적 돌봄 역량과 의사소통 능력에 미치는 효과를 알아보고자 기획되었습니다. 연구 모집단은 2023~2024학년도 봄 학기에 보건과학대학(SBU), 하미디예 보건과학부(HSBF), 조산학과에서 공부하는 2학년 학생(N: 80)으로 구성됩니다. 연구에 참여하는 학생들은 컴퓨터를 이용한 단순 무작위 표본추출 기법에 따라 중재군(n: 40)과 대조군(n: 40) 그룹으로 나누어집니다. 대조군 학생들은 고전 교육 범위 내에서 간단한 유방 모델을 연습하게 됩니다. 연구에 참여하는 학생들에게는 "설명 정보 양식", "심리사회적 돌봄 역량 자가 평가 척도" 및 "의사소통 능력 척도-성인 양식"이 적용됩니다.

연구 개요

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 장소

      • Istanbul, 칠면조, 34668
        • University of Health Sciences

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

설명

포함 기준:

  • 연구에 참여하기 위해 자원봉사를 합니다.
  • Hamidiye 보건 과학부 조산학과 보건 과학 대학교 2학년에 활동적인 학생입니다.

제외 기준:

-보건과학대학교 하미디예 보건과학부 조산학과 2학년 수동적인 학생입니다.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 지지 요법
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 개입 그룹 (n:40)

중재그룹 학생들은 시뮬레이션 실험실에서 고현실 시뮬레이터인 '수유 시뮬레이터'를 시나리오와 함께 실습하게 됩니다.

LSM(수유 시뮬레이션 모델)은 충실도가 높은 시뮬레이터이며 교육자가 대화형 교육에 사용할 수 있는 적용 및 착용 가능한 모유 수유 모델입니다. LSM은 티셔츠처럼 착용 가능하며, 어깨 위로 올려 가슴에 얹은 후 뒤에서 안전벨트로 고정합니다. 따라서 안전벨트는 모든 크기와 무게에 맞게 조정될 수 있습니다. LSM은 손 조작에 반응하는 능력을 갖춘 시뮬레이터입니다.

이 기능 덕분에 양쪽 유두 뒤에 약 3cm 떨어진 유방 조직에 압력이 가해지면 시뮬레이션된 모유가 배출됩니다. 손으로 또는 펌프로 우유를 짜내기에도 적합한 모델입니다. LSM에는 네 가지 피부색이 있습니다. LSM을 의류에 적용할 수 있다는 점은 개인정보 보호에 크게 기여합니다.

중재그룹 학생들은 시뮬레이션 실험실에서 고현실 시뮬레이터인 '수유 시뮬레이터'를 시나리오와 함께 실습하게 됩니다.
간섭 없음: 대조군(n:40)

대조군 학생들은 고전 교육 범위 내에서 간단한 유방 모델을 연습하게 됩니다.

단순 유방 모델: 유방 촉진 기술을 가르치고 연습하는 데 사용할 수 있습니다. 가슴은 실제 여성의 가슴 크기와 피부색, 탄력 있는 부드러움을 가지고 있습니다. 하미디예 보건과학부 조산학과 기본 기술 연구실의 "간단한 유방 모델"에 대한 기관 허가가 요청됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
소개 정보 양식
기간: 10 분
이 양식에는 문헌, 참가자의 나이, 졸업한 고등학교, 이전 시뮬레이션 교육 등의 질문이 포함되어 있습니다.
10 분
심리사회적 돌봄 역량 자기 평가 척도
기간: 10 분
이 척도는 2020년 Karataş와 Kelleci에 의해 개발되었습니다. '증상 식별', '정보의 활용', '개입', '진단' 등 타당하고 신뢰할 수 있는 18개 항목으로 구성된 4차원 척도는 5점 리커트형이다. 척도의 신뢰도는 문항분석, 내적일관성 분석, 검사-재검사 분석을 이용하였으며, 내적일관성계수는 0.93, 하위차원은 0.80~0.93으로 나타났다.
10 분
의사소통 기술 규모-성인 형태
기간: 10 분
성인에게 사용되는 척도의 형태는 Korkut Owen과 Demirbaş-Çelik(2017)이 이를 의사소통 능력 척도에 적용하여 만들었습니다. 척도는 25개 항목과 5개 하위차원으로 구성된다. 9개 항목으로 구성된 첫 번째 하위 척도는 기본 기술과 자기 표현입니다. 두 번째 하위 차원은 의사소통에 주의를 기울이는 것으로 5개 항목으로 구성됩니다. 관계 구축 의지라고 불리는 세 번째 하위 차원은 세 가지 항목으로 구성됩니다. 적극적 경청과 비언어적 의사소통이라고 불리는 네 번째 하위 차원은 5개 항목으로 구성됩니다. 마지막 하위 차원인 의사소통 원칙 준수는 세 가지 항목으로 구성됩니다. 척도의 내적일관성 신뢰도를 위해 Cronbach의 알파계수를 계산한 결과 척도의 내적일관성계수는 .94로 나타났다.
10 분

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
심리사회적 돌봄 역량 자기 평가 척도
기간: 10 분
이 척도는 2020년 Karataş와 Kelleci에 의해 개발되었습니다. '증상 식별', '정보의 활용', '개입', '진단' 등 타당하고 신뢰할 수 있는 18개 항목으로 구성된 4차원 척도는 5점 리커트형이다. 척도의 신뢰도는 문항분석, 내적일관성 분석, 검사-재검사 분석을 이용하였으며, 내적일관성계수는 0.93, 하위차원은 0.80~0.93으로 나타났다.
10 분
의사소통 기술 규모-성인 형태
기간: 10 분
성인에게 사용되는 척도의 형태는 Korkut Owen과 Demirbaş-Çelik(2017)이 이를 의사소통 능력 척도에 적용하여 만들었습니다. 척도는 25개 항목과 5개 하위차원으로 구성된다. 9개 항목으로 구성된 첫 번째 하위 척도는 기본 기술과 자기 표현입니다. 두 번째 하위 차원은 의사소통에 주의를 기울이는 것으로 5개 항목으로 구성됩니다. 관계 구축 의지라고 불리는 세 번째 하위 차원은 세 가지 항목으로 구성됩니다. 적극적 경청과 비언어적 의사소통이라고 불리는 네 번째 하위 차원은 5개 항목으로 구성됩니다. 마지막 하위 차원인 의사소통 원칙 준수는 세 가지 항목으로 구성됩니다. 척도의 내적일관성 신뢰도를 위해 Cronbach의 알파계수를 계산한 결과 척도의 내적일관성계수는 .94로 나타났다.
10 분

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

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)

2024년 9월 1일

기본 완료 (추정된)

2024년 9월 1일

연구 완료 (추정된)

2024년 9월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 7월 25일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 7월 25일

처음 게시됨 (실제)

2024년 7월 30일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 7월 30일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 7월 25일

마지막으로 확인됨

2024년 7월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • SBÜ-AYDINKARTAL-006

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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