评估模拟环境中紧急医疗服务的混合现实
2023年5月11日 更新者：Imperial College London
在 COVID-19 期间在模拟环境中提供分布式医疗服务的 HoloLens2™️ 试点随机交叉试验。
本研究评估了通过使用 HoloLens2TM 技术来增强模拟环境中的紧急临床护理交付，从而使用混合现实 (MR) 的可行性和有效性。
这是通过邀请 22 名住院医生完成两个场景来实现的。
每个场景都得到标准护理方法或混合现实的支持。
参与者在场景开始时被随机分组，以确定他们将首先获得哪种支持。
主要结果是查看错误率是否存在差异。
这是使用 ICECAP 多维错误捕获工具进行评估的。
次要成果包括团队合作、场景完成、压力/认知负荷和混合现实设备用户可接受性。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (实际的)
22
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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London、英国、W2 1NY
- Department of Surgery and Cancer Imperial College London
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 所有参与者必须同意参与研究
- 参与者必须获得标准化的 HL2 耳机和操作教程
- 参与者必须在研究开始前完成定性问卷以确定他们的临床经验和对技术的接触
- 参与者必须通过能力测试以确保标准化的基本技术能力并减轻与设备相关的首次使用学习效应
排除标准：
- 目前不在急诊医学/创伤环境中工作
- 之前没有完成课程（高级创伤和基本生命支持）
在研究开始之前，所有符合条件的参与者都必须同意参与。 然后向参与者提供标准化的 HL2 耳机和操作教程，并完成定性问卷以评估他们的临床经验和对技术的接触。 该教程由研究团队指导，包括实用入门，提供使用基础知识、如何拨打和接听电话以及如何使用所提供的临床数据资产。 参与者还需要通过能力测试，以确保标准化的基本技术能力并减轻与设备相关的首次使用学习效应。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：治疗
- 分配：随机化
- 介入模型：交叉作业
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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有源比较器：标准护理
标准护理由参与者提供，并可获得教学指导和电话支持。
参与者可以通过标准病房基础计算机系统访问所有资源。
通过电话访问高级支持，使用 bleep/on call 系统标准在机构内练习。
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干预的标准护理涉及参与者在没有 HoloLens2 设备帮助的情况下，使用他们的标准临床技能和知识执行侵入性技术程序来治疗张力性气胸。
标准护理组的参与者没有得到任何超出临床环境中通常可用的额外支持或指导。
该研究的目的是比较标准护理方法与使用 HoloLens2 设备的混合现实支持护理的有效性。
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实验性的：混合现实 - HoloLens2TM 支持的护理
HL2 支持的护理通过与 HL2 设备的交互使所有这些资源可用。
参与者可以通过混合现实设备 (HoloLens2) 访问所有资源。
通过使用 HL2 设备获得高级支持。
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分配到混合现实支持护理的参与者使用 HoloLens2 设备，该设备使用设备允许的技术提供支持。
这种支持包括远程协助和患者特定调查结果的全息版本，例如放射学发现、生物化学和完成手术（插入胸腔引流）的指南。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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错误率
大体时间：通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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本研究的主要结果指标是错误率，使用 ICECAP 工具（帝国理工学院错误捕获）进行评估。
这是一个经过验证的多维工具，可评估多个领域的错误，包括设备、通信、技术方面、患者相关因素、与程序无关的压力，以及用于捕获任何其他未指定错误的类别。
使用 ICECAP 工具可以对错误进行全面评估，并允许识别跨多个领域的改进领域。
每次观察到一个错误时，参与者在相应类别中的每个错误都被归因于 1 个分数。
错误总数是在整个场景完成过程中累积的。
错误被报告为观察到的总错误的总和，以及每个类别以确定是否有任何特定区域的错误率受到影响。
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通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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场景完成成功
大体时间：通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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次要结果指标是临床情景的成功完成。
这是由模拟团队评估参与者是否能够在模拟环境中成功插入胸腔引流管并完成救生干预而确定的。
如果参与者无法正确插入胸腔引流管，这被认为是模拟患者的不良结果，因此该场景被认为是不成功的。
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通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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场景完成时长
大体时间：通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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次要结果指标是完成临床情景所需的时间。
这是模拟团队从场景启动到成功完成的记录，其中包括胸腔引流管的插入和干预的完成。
如果参与者表示希望停止干预，这也被记录为场景的终点。
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通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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团队表现
大体时间：通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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OTAS 工具（手术观察团队合作评估）是一种经过验证的量表，通常用于评估团队在手术中的表现。 它是一种结构化观察工具，可用于评估手术室环境中的团队合作，并已证明具有良好的评估者间信度和结构效度。 该工具还可用于比较各个团队成员的表现，并确定技术的使用如何影响认知负荷和个人视角表现。 例如，研究已使用 OTAS 工具评估腹腔镜手术对团队绩效的影响，并确定手术机器人的使用如何影响手术室中的团队合作和沟通。 |
通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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团队表现
大体时间：通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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观察员使用 T-SAW-C 工具（病房护理的团队合作技能评估）来评估模拟场景中的团队合作。
该工具衡量团队合作的各个方面，例如沟通、协调和合作，并且已经过验证可用于医疗保健环境。
通过包含此信息，它阐明了用于评估感兴趣的特定结果度量的度量工具。
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通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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团队工作量
大体时间：通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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NASA 任务负荷指数 (TLX) 是一种主观的多维评估工具，可对感知的工作负荷进行评级，以评估任务、系统或团队的有效性或其他方面的绩效。
它使用具有六个域的李克特量表，每个域的权重范围为 0 到 5。量表评级是根据用户标记量表的位置进行评分的。
刻度标记的范围从 0 到 100，以 5 分为增量，并且为标记处或紧靠标记上方的刻度给出分数。
分数越高表示感知到的工作量越大。
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通过学习完成，每个场景平均 8 分钟
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：James Kinross, PhD FRCS、Senior Lecturer in Surgery and Consultant Surgeon
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2021年9月17日
初级完成 (实际的)
2021年11月26日
研究完成 (实际的)
2021年11月26日
研究注册日期
首次提交
2023年5月3日
首先提交符合 QC 标准的
2023年5月11日
首次发布 (实际的)
2023年5月23日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年5月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年5月11日
最后验证
2023年5月1日
更多信息
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