3D-телемедицина во время COVID-19: доклиническая проверка

Методы исследования Исследование будет включать доклиническую валидацию без участия пациентов и вмешательства. В исследовании будут изучены данные об удобстве использования, наличии, удовлетворенности и надежности 3D-телемедицины, а также предоставлена ​​субъективная обратная связь в форме полуструктурированного интервью.

Участники Здоровые добровольцы из персонала Регионального отделения пластической хирургии и ожогов Каннисберна, Королевской больницы Глазго и ACH Западного Глазго, Большого Глазго и Клайда.

Включение и исключение Здоровые сотрудники/учащиеся. Набор всех участников, с которыми связались, будет зарегистрирован. Критерии исключения включают проблемы со зрением, которые невозможно исправить с помощью очков/дислексии.

Согласие Участники получат письменное согласие на включение в исследование. В согласии будет указано, что данные могут быть записаны для исследования и дальнейшего анализа исследовательской группой и доступны для технических целей промышленным партнером исследовательской группы.

Размер образца

30-40 участников для анкет Presence и Usability.

Участники будут проверять других участников (где один действует как «врач», а другой - как «пациент»), чтобы предоставить показатели удобства использования, присутствия и индекс нагрузки задач. Все участники будут оценивать других участников, используя приведенные ниже контрольные задания (максимум 10 минут):

Задачи скрининга: попросить «пациента» следовать инструкциям. Верхняя конечность: Функциональный скрининг верхней конечности – руки над головой, чистить зубы, руки за спиной, просупинация, запястье, хватательные захваты (силовой, размах, щипок, ключ, штатив) Нижняя конечность : Функциональная оценка нижних конечностей - ходьба, поднятие прямой ноги, снятие обуви и осмотр подошвы. Голова: осмотр носа, боковой части носа и верхней части скальпа.

Выполнение «задачи» Выполните форму физиотерапии или эквивалентную задачу (выбранную наугад), например, опишите пациенту использование переднебокового бедренного лоскута для реконструкции опухоли.

Оцениваемые результаты: утвержденные анкеты, время, затраченное на выполнение задач скрининга, индекс нагрузки НАСА.

Рандомизация Участники будут рандомизированы, чтобы сначала увидеть «пациентов» в 3D или 2D. Это будет происходить путем заблокированной рандомизации с использованием списка и запечатанных конвертов.

Критерии оценки

Будет использоваться несколько показателей удобства использования и присутствия. Это будет заключаться в формировании исходных данных о системе 3D-телемедицины (например, Оценка удобства использования системы >68 — «хорошо»), но также и для определения чувствительности различных инструментов для регистрации общей удовлетворенности системами. Это поможет определить наиболее подходящие инструменты для клинической валидации.

Шкала оценки умственных усилий — единый инструмент Шкала Лайкерта (Paas, 1996) Университет Северного Нортуэя — 5 пунктов — опросник по телемедицине (Buvik, 2016) Шкала удобства использования системы — шкала из 10 пунктов — отраслевой стандарт удобства использования технологии (Brooke, 1986) Опросник присутствия — 29 пунктов шкала - оценка присутствия в системе/виртуальной среде (PQ, Witmer 2005).

Опросник удобства использования телемедицины - шкала из 21 пункта - оценка телемедицины NASA TLX - индекс нагрузки задачи - модифицированная шкала из 5 пунктов - указание на легкость выполнения задачи и уровни разочарования.

Общая удовлетворенность телемедициной — полуструктурированное выходное интервью VAS — обсудит с участниками их взгляды на систему телемедицины и то, как мы можем ее улучшить.

Статистика и анализ

Значения, полученные для различных рейтинговых шкал, будут суммированы, чтобы обеспечить основу для будущих расчетов размера выборки. При размере выборки 40 доверительный интервал вокруг оценочного стандартного отклонения s будет составлять от 0,819 до 1,284 с. При размере выборки 50 это будет от 0,835 с до 1,246 (Sim 2012).

Связь между различными рейтинговыми шкалами и общей удовлетворенностью телемедициной будет оцениваться с использованием линейного регрессионного анализа смешанных эффектов, предсказывающего общую удовлетворенность телемедициной на основе рейтинговой шкалы и типа телемедицины, включая случайный эффект для участника.

Исследовательская группа изучит, переводятся ли более высокие баллы «присутствия» (в опроснике присутствия) на меньшее «разочарование» (в НАСА TLX) и приводит ли это к меньшему количеству ошибок/времени, затрачиваемому на выполнение задач. Это будет сделано с использованием линейного регрессионного анализа смешанных эффектов.