Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Моделирование виртуальной реальности для обучения и оценки управления анестезиологическим кризисом

8 февраля 2018 г. обновлено: University Health Network, Toronto
В этом исследовании исследователи собираются разработать и протестировать устройство для применения моделирования виртуальной реальности, чтобы улучшить и помочь в обучении и оценке ведения кризисов анестезии.

Обзор исследования

Подробное описание

Медицинское образование, основанное на компетенциях (CBME), — это основанный на результатах подход к разработке, внедрению, оценке и анализу медицинского образования. Целями компетентностно-ориентированного медицинского образования являются повышение безопасности пациентов, улучшение состояния здоровья пациентов, а также повышение компетентности и производительности отдельных лиц, групп и команд. Обучение, основанное на моделировании, является проверенным эффективным методом улучшения навыков и компетентности студента, позволяющим повторять практику до того, как реальная процедура будет выполнена на реальных пациентах.

e Моделирование виртуальной реальности успешно используется для обучения техническим навыкам, таким как лапароскопическая хирургия, стентирование сонных артерий, хирургия желчного пузыря и артроскопия коленного сустава.

Конкретными целями этого проекта являются:

  1. Создайте многопользовательский симулятор виртуальной реальности с несколькими площадками для управления анестезией и группового обучения.
  2. Оценить симуляцию как инструмент компетентностного медицинского образования
  3. Сравните эффективность тренажера с тренажером на основе манекена для компетентностного медицинского образования.

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Ожидаемый)

40

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

    • Ontario
      • Toronto, Ontario, Канада, M5T 2S8
        • Рекрутинг
        • Toronto Western Hospital
        • Контакт:
          • Vincent Chan
          • Номер телефона: 416-603-5118
          • Электронная почта: vincent.chan@uhn.ca
        • Младший исследователь:
          • Edward Kim
        • Младший исследователь:
          • Ahtsham U Niazi

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Ребенок
  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Полы, имеющие право на обучение

Все

Описание

Критерии включения:

  • Резиденты-анестезиологи или коллеги-волонтеры из Университета Торонто

Критерий исключения:

  • Нежелание идти на учебу
  • Предыдущий опыт обучения системной токсичности местных анестетиков на симуляторе

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Другой
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Последовательное назначение
  • Маскировка: Нет (открытая этикетка)

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Экспериментальный: Арм-А
Рандомизированные 15 резидентов из 30 последипломных анестезиологов 1-го или 2-го года обучения (не участвовавших в первоначальном тестировании в виртуальной реальности) пройдут обучение по моделированию системной токсичности местного анестетика с помощью моделирования виртуальной реальности.
Эти рандомизированные 15 резидентов пройдут обучение по моделированию системной токсичности местных анестетиков с помощью моделирования виртуальной реальности, а через две недели они будут оценены исследователями с использованием того же инструмента оценки эффективности.
Экспериментальный: Рука-Б
Рандомизированные другие 15 резидентов из 30 последипломных анестезиологов 1-го или 2-го года обучения (не участвовавших в первоначальном тестировании виртуальной реальности) пройдут обучение по моделированию системной токсичности местного анестетика с помощью моделирования на основе манекена.
Рандомизированные другие 15 резидентов пройдут обучение по моделированию системной токсичности местных анестетиков с помощью моделирования на основе манекенов, а через две недели они будут оценены исследователями с использованием того же инструмента оценки эффективности.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Количество правильно выполненных заданий
Временное ограничение: 1 час

Первичным результатом оценки эффективности является количество задач, правильно выполненных во время лечения случая системной токсичности местных анестетиков. Следователи будут использовать тот же инструмент оценки эффективности.

Инструмент оценки эффективности будет оценивать эффективность стажера (т. е. медикаментозное лечение системной токсичности местных анестетиков) в соответствии с инструментом оценки эффективности.

1 час

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
использовать инструмент нетехнических навыков анестезиолога (ANTS)
Временное ограничение: 1 час
Исследователи будут использовать инструмент нетехнических навыков анестезиолога (ANTS) в событии системной токсичности местного анестетика (инструменты сбора данных, дополнительный цифровой контент 2, http://links.lww.com/AAP/A45), как описано Нилом. .
1 час

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Следователи

  • Главный следователь: Vincent Chan, Toronto Western Hospital, University Health Network, University of Toronto

Публикации и полезные ссылки

Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.

Общие публикации

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

1 января 2018 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

1 августа 2019 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

1 января 2020 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

17 января 2018 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

8 февраля 2018 г.

Первый опубликованный (Действительный)

15 февраля 2018 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

15 февраля 2018 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

8 февраля 2018 г.

Последняя проверка

1 февраля 2018 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • 15-9985

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

Не определился

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Клинические исследования Моделирование пациента

Клинические исследования Обучение с помощью моделирования виртуальной реальности

Подписаться