看護教育における緊急準備のためのシミュレーション学習:消化器シナリオの体系的レビューとメタ分析

サマリー

本研究は、シミュレーション学習(SBL)が看護師が高リスクの消化器系緊急事態を管理する準備をどのように支援するかを検証します。全体として、SBLは看護師の知識、チームワーク能力、自信を向上させましたが、技術的能力や専門的責任への影響は変動しました。これらの発見は、シミュレーション訓練を緊急看護教育に統合することを支持しています。

要約

シミュレーションベース学習(SBL)は、緊急事態への備えを高めるために看護教育にますます取り入れられています。消化器系(GI)緊急事態は、迅速な評価、効果的な意思決定、そして連携したチームワークを必要とする、非常に重要な臨床シナリオを表します。本系統的レビューおよびメタアナリシスは、救急看護教育におけるSBLの有効性を評価し、特に消化器関連の臨床シナリオに関連しています。PubMed、Scopus、Web of Science、Embaseの検索では、SBLと非シミュレーションベースの指導法を比較した研究が見つかりました。標準化平均差(ヘッジズのg)は、制限された最大尤度(REML)推定とナップ–ハートゥング調整を用いたランダム効果モデルを用いてプール化しました。異質性はQ、τ²、^I2 の統計量を用いて評価し、出版バイアスはファンネルプロットとエッガー回帰検定を用いて評価されました。986名の参加者を含む8件の研究が含まれました。統合解析では、SBLが知識獲得(g = 0.31、95% CI: 0.12–0.50)、チームワーク能力(g = 0.66、95% CI: 0.18–1.14)、および自信(g = 1.05、95% CI: 0.62–1.49)に良い効果を示しました。臨床的思考(g = 0.17、95% CI: -0.21–0.55)、専門的責任(g = 0.27、95% CI: -0.11–0.65)、技能パフォーマンス(g = -0.39、95% CI: -0.85–0.07)への影響は一貫性がなく、統計的有意には達しませんでした。異質性はすべてのアウトカム領域で顕著であった(^I2 >97%)。全体として、SBLは救急看護教育における知識、チームワーク、自信の向上、消化器関連臨床シナリオに関連する能力の向上につながる可能性があります。しかし、含まれる研究数が少なく、アウトカム全体で顕著な異質性が観察されているため、調査結果の解釈は慎重に行う必要があります。SBLが技術的スキル、臨床的思考、専門的責任に与える影響は依然として不確かであり、さらなる調査が必要です。

概要

急性上消化管(GI)出血、穿孔、消化管喪失による血圧の急激な低下などの消化管緊急事態には、迅速な判断と迅速な対応が必要です。このようなケースが起きた場合、看護師の役割が不可欠となり、初期診察から始まり、フォローアップ、手技の支援、ケアチームへの最新情報の報告に至ります。多くの研究で、看護師がこのような高強度な状況に対応できるようになるためのシミュレーション訓練の重要性が探られています。ニールセンらは、検証済みの内視鏡シミュレーターが初心者と専門家を効果的に区別できることを示しました^。RongとNingは、シミュレーションを取り入れたブレンデッドティーチングモデルを用いた看護インターンが理論的知識と^{実践スキルの両方}で向上を示したと報告しました。Wangらは、学生が現場緊急シミュレーションに参加した後、知識と臨床実践において大きな進歩を観察しました^。3.さらに、YangとLiuによれば、協働シナリオシミュレーションと問題ベース学習の組み合わせは、批判的思考、専門的責任、チームワークの面でより効果的である可能性があります^。

消化器系の緊急事態は、多くの他の急性臨床疾患とは異なります。血行動態の不安定さ、代謝バランスの乱れ、多臓器の関与の可能性など、しばしば混沌としています。臨床症状は曖昧なことがあり、迅速な介入がなければ急速に悪化する傾向があります。より標準化された段階的なプロトコルに従うことが多い外傷や心臓の緊急事態と比べて、消化器科の緊急事態は臨床判断力、状況認識、学際的なチームワークの強化が求められます。ここでは、シミュレーションベースのトレーニングが、臨床医が不確実な状況下で迅速な意思決定やチームベースの反応を訓練できる、制御された環境を提供します。しかし、看護教育におけるシミュレーションの継続的な利用にもかかわらず、利用可能な研究の多くは心肺蘇生、外傷ケア、または全体的な緊急事態準備などのテーマに集中しています。消化器関連の緊急事態に関する証拠は限られており断片的です。したがって、本レビューは消化器系および混合緊急シミュレーション研究の両方の証拠を統合し、消化器系緊急看護に関連する教育成果をより深く理解します。

消化器系の緊急事態には、他の多くの緊急医療現場とは異なる教育要件も含まれます。急性消化管出血、穿孔、腸閉塞、内視鏡関連合併症を管理する看護師は、迅速な患者評価、血行動態モニタリング、手技支援、血液製品の投与、そして多職種チームとの継続的なコミュニケーションを統合しなければなりません。これらのシナリオでは、診断の不確実性や臨床的不安定な状況下で、同時に技術的、認知的、チームワークの能力が求められます。その結果、より広範な救急看護の文脈で効果的な教育的介入は、消化器系救急医療に伴う独自の課題に十分に対応していない可能性があります。この文脈でシミュレーション学習を集中的に評価することは、特にシミュレーション訓練から恩恵を受けそうな能力を特定するために正当化されます。

利用可能な研究は有望です。しかし、証拠は一貫していません。シミュレーションベース学習(SBL)は、技術的スキルや職業的行動に関する研究結果よりも、知識習得や学習者の自信を高めることが多いと考えられており、これはシステマティックレビューによって支持されています^5,6。シミュレーションに基づく介入後の自信の改善を報告する研究もありますが、変化がほとんどない、あるいはほとんど変化がないと示す研究^{もあります7,8}。技術的スキルの結果も同様のパターンをたどり、ある介入は効果を報告し、他は結論が出ないまたは悪い結果を報告します。⁹.これらの差異は、研究デザイン、参加者の特徴、シミュレーションの忠実度、アウトカム測定ツール、教育環境の違いによって説明される可能性があります。その結果、教育者や政策立案者は消化器救急看護におけるSBLの全体的な有効性を特定することが課題となっています。これらの不確実性に対処するため、メタ分析的アプローチが採用されました。メタアナリシスは利用可能な定量的証拠を統合し、さまざまな能力領域におけるシミュレーションの総合的影響をより正確に推定することを可能にします。したがって、本研究の目的は、看護教育における緊急準備と対応に対するSBLの影響を評価することであり、特に消化器系緊急医療に関連する能力に重点を置きました。知識獲得、スキルパフォーマンス、チームワーク能力、臨床的思考、専門的責任、自信の6つのアウトカム領域が評価されました。

スケーラビリティや費用対効果も重要な考慮事項であり、特に低・中所得国(LMICs)やその他の資源が限られた環境で重要です。高忠実度シミュレーターはリアリズムを高める可能性がありますが、標準化された患者、卓上シナリオ、混合モデルなどの低忠実度のアプローチは、よりコスト効率が高く物流的に実現可能な代替手段を提供する可能性があります。これらの考慮事項は、看護教育システムが教育の質、アクセス性、拡張性のバランスを取らなければならない中国のような文脈で特に重要です。

プロトコル

研究設計と報告
本系統的レビューおよびメタアナリシスは、看護教育における緊急準備と対応におけるシミュレーション学習(SBL)の有効性を評価するために実施され、特に消化器系(GI)関連の緊急事態シナリオに焦点を当てました。目的は、知識習得、スキルパフォーマンス、チームワーク能力、臨床的思考、専門的責任、自信という6つのあらかじめ定義された学習領域における標準化された効果量を統合することでした。本レビューは、2020年のシステマティックレビューおよびメタアナリシスの優先報告項目(PRISMA)ガイドラインに従って実施・報告されました。¹⁰。

データソースと検索戦略
文献検索では、PubMed、Scopus、Web of Science、Embaseでの体系的な検索が行われました。管理語彙とフリーテキストキーワードの組み合わせが用いられ、看護、シミュレーション学習、緊急または急性ケア、消化器疾患などが含まれていました。精度向上のためにブール演算子が適用されました(例:「看護」と「シミュレーション」「緊急」および「消化器系」または「消化器系出血」または「腹痛」))。さらに、適格研究の参考文献リストを手動でスクリーニングし、関連する論文を特定しました。

検索は、開始から2026年3月までの選定されたデータベースで利用可能なすべての記録をカバーしました。キーワード、ブール演算子、検索フィルターを含むデータベース固有の完全な検索戦略は 補足表1に掲載されています。

最初のデータベース検索では540件の記録が特定されました。重複記録180件を除去した後、タイトルと要旨に基づいて360本の記事が選別されました。そのうち300件は無関係性のため除外されました。60本の全文記事が適格性を評価され、そのうち52本が除外されました(28本は定量的データの不足、24本は全文の入手困難や非英語言語による)。合計8件の研究がすべての適格基準を満たし、最終的なシステマティックレビューおよび探索的定量的合成に含まれました。2名のレビュアーが独立してタイトルと要旨を精査し、その後、対象となる研究の全文評価を行いました。研究の適格性に関する意見の相違は議論と合意形成によって解決されました。

適格基準
看護学生または現役看護師を対象に、緊急対応を対象としたシミュレーションベースの学習介入を評価した研究が含まれました。対象となる研究は、消化器系に焦点を当てたシミュレーションシナリオか、消化器評価、管理、処置、患者ケアに関連するより広範な救急看護シミュレーションプログラムのいずれかを含みます。比較グループには講義ベースの指導、標準的な指導、または定期的な臨床研修が含まれていました。研究は、知識、スキルパフォーマンス、チームワーク能力、臨床的思考、専門的責任、または自信など、少なくとも1つのあらかじめ定義されたドメインについて抽出可能な介入後アウトカムデータを報告することが求められました。ランダム化比較試験、準実験研究、その他の対照比較デザインが対象とされました。

データ抽出と成果の調和
2人のレビュアーが独立して標準化された抽出フォームを用いてデータを抽出しました。抽出された情報には、著者名、出版年、国、研究デザイン、サンプルサイズ、参加者の特徴、シミュレーション介入および比較対象の詳細、報告されたアウトカム指標が含まれていました。定量的データには、各研究群の介入後平均、標準偏差、サンプルサイズが含まれていました。

アウトカム指標は、知識獲得、スキルパフォーマンス、チームワーク能力、臨床的思考、専門的責任、自信の6つのあらかじめ定義された領域に分類されました。ほとんどのアウトカムは、元の研究で報告された定義に基づいて直接割り当てられました。ごく少数のケースでは、代替ラベルで報告されたアウトカムが主要な教育的構成に基づいて再分類され、研究間の比較可能性が向上しました。分類決定は2名の研究者によって独立して審査され、合意により解決されました。この調和プロセスは、教育成果のメタ分析的統合のための確立された枠組みに基づいて^います。このアプローチは研究間の一貫性を向上させましたが、概念の重複や結果の誤分類を完全に排除することはできません。すべての再分類アウトカムの根拠は 補足表2に示されています。

効果量の計算
標準化された平均差はヘッジズのgとして計算され、それぞれのアウトカムに対応する95%信頼区間(CI)が適用されました。ヘッジズのgは小サンプルバイアスを補正するために選ばれ、異なる計測器を用いて測定された連続アウトカムの合成に適^{しています。}必要に応じて、報告された統計量を標準的な平均差に標準化された式で変換しました。

統計解析とデータ統合
ランダム効果モデルを用いて、研究内および研究間の違いを考慮した統合効果を計算しました。より保守的かつ信頼性の高い信頼区間を得るため、特に少数の研究に基づくメタアナリシスにおいて、Knapp–Hartung調整を用いた制限最大尤度(REML)推定が用いられました。統計的異質性を判定するために、Cochran Q統計量τ² (研究間分散)および^I2 統計量(異質性による総変動の程度を測り、標本誤差なし)が用いられました。75%^{を超える値は、} 非常に多様性が高いことを示すと考えられました。

森林プロットが作成され、個々の研究効果サイズを視覚的に表示し、アウトカム領域間で推定値を統合しました。統合結果の堅牢性は、方法論的特徴が不明瞭な研究を省略する感度分析によって調査されました。データが許可する場合、研究デザイン(ランダム化か準実験型か)およびシミュレーションの忠実度(高〜低)に基づいてサブグループ解析が行われました。すべての統計解析は、Metaforパッケージを含むRソフトウェア(バージョン4.3.1)を使用して実施されました。両側 p値<0.05は統計的に有意とされました。

出版バイアス評価
ファンネルプロットを用いて出版バイアスや小規模研究効果の視覚的証拠を評価し、エッガー回帰検定を用いてこの効果の統計的証拠を評価しました。エッガー検定は、標準誤差に対して標準化効果量を回帰させる漏斗プロットの非対称性を評価するために用いられました。重要なインターセプトは、出版バイアスの存在を示しました。¹³。ファンネルプロットの非対称性は慎重に見られました。なぜなら、選択的な論文ではなく、著しい異質性や方法論的変動によっても引き起こされることがあるからです。¹⁴。

バイアスのリスクと証拠の確実性
含まれた各研究は、修正されたROBINS-Iフレームワークを用いてバイアスリスクを評価しました。教育介入研究に対応するために修正されたROBINS-Iフレームワークが適用されました。この評価では、参加者選択、介入分類、アウトカムデータの欠落、アウトカム測定、選択的報告に起因するバイアスを評価しました。意図された介入からの逸脱に関する領域は、含まれた研究が主に教育的介入を中心としたため、簡略化されました。バイアスリスク評価は方法論的領域ごとに異なりました(表1)。ほとんどの研究では、不完全なアウトカムデータおよび選択的報告のリスクが低いことが示されました。しかし、教育的な介入の性質から参加者選定、割り当て手続き、盲検化に関しては中程度の懸念が頻繁に指摘されました。全体として、ほとんどの研究はバイアスリスクが中程度と判断されたのに対し、ニールセンらによる前向き検証研究は全体リスクプロファイルが低いことが示されました。各アウトカムドメインの全てのエビデンスに対する信頼度は、研究の限界、一貫性の欠如、不正確さ、間接性を考慮した推奨評価評価(GRADE)アプローチを用いて評価されました(表2)。

結果

研究選択
包括的な検索戦略は当初、4つのデータベースから540件の記録を特定しました。180件の重複記事を削除した後、360件のタイトルと要旨が審査されました。この段階で、看護集団を対象にしなかった、シミュレーションに基づく介入が不足している、または緊急・消化器のシナリオに焦点を当てていなかったため、300件の記録が除外されました。この選考プロセスにより、60本の全文記事が適格性を評価されました。そのうち28本はメタ分析のための定量的データ不足(例:検定後平均値や標準偏差の欠如)により除外され、24本は全文が入手困難または英語以外の言語で公開されていたため除外されました。最終的に、8件の研究がすべての適格基準を満たし、最終的な定量的総合に含まれました。研究選択プロセスはPRISMAフロー図(図1)に示されています。

研究の特徴
8件の研究には合計986人の参加者が参加しました。研究で記録された主な成果は知識の獲得であり、副次的な成果はスキルパフォーマンス、チームワーク能力、臨床的に考える能力、専門的な責任感、そして自信でした。

研究はデザインに多様性があり、ランダム化比較試験、準実験試験、後ろ向き研究、前向き検証研究を含みました。参加者の大多数は看護学部生や看護インターンでしたが、臨床現場で働いた看護師研修生を含む研究もありました。含まれた研究の一つは、学生標準化患者を消化器看護教育における状況シミュレーションと組み合わせて利用したことを特に評価し、良好な教育成果を報告^{しました。}サンプル数は20人から200人以上まで幅広く、研究のサンプル数も非常に多様でした。介入はすべてシミュレーションで構成され、高忠実度のマネキンや標準化された患者モデル、シナリオのグループベースのシミュレーション、または混合指導で構成されていました。混合グループは通常、講義、病棟回診、またはクリニックでの簡単な訓練などの伝統的な教育方法が与えられていました。すべての研究が6つのアウトカム領域すべてを測定したわけではなく、これがアウトカム報告の異質性に寄与しました。この研究デザイン、介入特徴、アウトカム指標のばらつきが、統合解析で見られる高い異質性に寄与したと考えられます。含まれる研究の詳細は 表3に記載されています。

アウトカムドメイン知識による統合効果
含まれた研究全体で、10件のアウトカム比較が知識獲得を評価しました。プール解析ではシミュレーションベースの学習が推奨され、効果量はg = 0.31(95%信頼区間:0.12–0.50)となりました。これらの結果は、シミュレーション介入が非シミュレーション指導戦略と比較して理論的知識の向上と関連していることを示唆しています。それにもかかわらず、異質性は高く(I² = 98.79%)、研究間で大きなばらつきがあることを示しました。シミュレーションの忠実度、指示、評価指標の差異、さらに参加者間の違いがこの変動の原因と考えられています。信頼区間が広いにもかかわらず、多くの研究ではシミュレーション群で知識の成果が向上したと報告されています。これらの結果は 表2 にまとめられ、森林プロット(図2A)に示されています。

スキルパフォーマンス
10件の結果比較でスキルパフォーマンスが評価されました。全体の統合効果量はg = -0.39(信頼区間:-0.85–0.07)であり、シミュレーションベースの学習と従来の指導法の間で技術的スキルに統計的に有意な差は見られませんでした。信頼区間がゼロを超え、合計推定値に疑問が生じていることを示しました。異質性は非常に高く(I² = 98.66%)、スキルの定義、指導、テストが研究ごとに有意に異なっていたことを示しています。介入期間の不一致、標準化されたパフォーマンス測定手段の欠如、臨床状況のばらつきは変動の原因となる可能性があります。統合された推定値が表 2に示されており、個別の研究結果は 図2Bに示されています。

チームワーク能力
3つの研究がチームワーク関連の成果を報告しています。プール解析では、シミュレーションベースの学習に良い効果が認められ、効果量はg = 0.66(95%信頼区間:0.18–1.14)でした。信頼区間はかなり広かったが、効果の好みの一般的な方向性はシミュレーションベースの介入に向かった。シミュレーションを受けた参加者は、チームワークとコミュニケーション能力の向上を示しました。異質性は依然として高く(I² = 97.18%)であり、これはシミュレーションの明確な焦点としてのチームワークの重視度やパフォーマンス成果の一部に違いがあることを示している可能性があります。これらの発見は 表2 にまとめられ、 図2Cに示されています。

臨床的思考
6つの研究が臨床的思考と意思決定の結果に関するデータを提供しました。複合効果量はg = 0.17(95%信頼区間:-0.21–0.55)であり、これは小さく有意な影響ではありません。異質性のレベルは非常に高く(I² = 98.95%)、研究間で有意なばらつきがあったことを示唆しています。これらの発見は、シミュレーションのリアリズム、教育目標、評価ツール、参加者の経験の違いに影響された可能性があります。いくつかの研究では臨床的思考の大幅な改善が見られましたが、効果がほとんどない、あるいは全く効果がないと感じたものもあります。これらの発見は 表2にまとめられ、対応する森林区画は 図2Dに示されています。

職業的責任
6つの研究が専門職の責任の成果を探りました。複合効果量はg = 0.27(95%信頼区間:-0.11–0.65)であり、これはシミュレーションベースの学習における小さく不正確なポジティブ効果です。異質性のレベルも有意で(I² = 99.25%)、これはすべてのアウトカム領域の中で最も大きい。この不一致は、専門的責任の概念的定義に異動があったことを示しており、それはプロトコルの遵守や一般的な倫理的・専門的実践への説明責任に限られていました。これらの不整合により信頼区間が広がりました。統合された結果は 表2 に示され、 図2Eに示されています。

自信
3件の研究で自信の成果が報告されました。統合解析では、効果量g=1.05(95%信頼区間:0.62–1.49)で、シミュレーションベースの学習に有意かつ肯定的な効果が認められました。異質性の度合いは依然として高かったものの(I² = 98.95%)、すべての研究でシミュレーションベースのトレーニングを受けたすべての個人の自信が向上したと報告しています。これらの結果は、学習者の高圧的な臨床環境への心理的準備において体験学習の高い効果を強調しています。統合された推定値は 表4に示され、個別の研究効果は 図2Fに示されています。

統合全体効果
シミュレーションベースの学習は、成果領域において従来の教授法と比較してドメイン固有の利点があることが示されました。最も一貫した改善は知識獲得、チームワーク能力、自信で、後者が最大のプール効果を示しました。逆に、スキルパフォーマンス、臨床的思考、専門的責任に関する結果はより均質ではなく、高い異質性を含んでいました。これらの違いは、介入設計、結果の測定方法、実施の忠実度の違いによるものと考えられます。表4は全体的な傾向の要約を示しており、図3の複合森林区画はそれらを視覚的に示しています。

出版バイアス
出版バイアスは漏斗プロットとエッガー回帰検定を用いて評価されました。漏斗プロットの視覚的検査(図4)では、特に研究数が限られている一部のアウトカムドメインで軽度の非対称性が示唆され、小規模な研究では効果量が大きい傾向がありました。しかし、エッガー回帰分析では、いかなる領域においても統計的に有意な小規模研究効果は特定されませんでした。漏斗プロットやエガー検定は、利用可能な研究が10件未満では信頼性が低いため、これらの結果は慎重に解釈されるべきです。全体として、体系的な出版バイアスの強い証拠は見つかりませんでしたが、研究数が限られているため、統合推定値の解釈には注意が必要です。

感度解析
感度解析は、REML推定とKnapp–Hartung調整を用いたランダム効果モデルを用いて実施されました。高リスクバイアスと分類された研究はなかったため、不明晰な盲検化の研究2件は図示目的で除外しました。統合結果はほとんど変わらず、知識の効果量はg = 0.29(95%信頼区間:0.11–0.47)、チームワークの効果量はg = 0.65(95%信頼区間:0.17–1.13)、スキルパフォーマンスの効果量はg = -0.38(95%信頼区間:-0.83–0.07)であり、主要な発見の堅牢性を示しました。

サブグループ分析
異質性の潜在的な原因を探るためにサブグループ解析が行われました。研究は研究設計(ランダム化か準実験型か)やシミュレーションの忠実度(高・低)によって階層化されました。高忠実度シミュレーションは、知識(g = 0.42)とチームワーク(g = 0.79)に対して、より大きなプール効果を示しました(g=0.15、g=0.34)。学部看護学生と研修看護師の間の差は、ほとんどのアウトカム領域で最小限でした。

予測区間
異質性をさらに解釈するために、知識(-0.42–1.04)、スキルパフォーマンス(-1.28–0.50)、チームワーク能力(-0.15–1.47)、臨床的思考(-0.62–0.96)、専門的責任(-0.54–1.08)、および自己信頼(0.12–1.98)の95%の予測区間が計算されました。これらの広い区間は、今後の研究における効果量の大きな変動が期待されることを示しています。

データの利用可能性
この研究では新たな一次データは生み出されませんでした。収録論文から抽出され定量的統合に使用された研究レベルのデータ、完全なデータベース検索戦略および成果調和フレームワークはZenodoリポジトリに収蔵され、10.5281/zenodo.20747753で一般公開されています。

表と図の凡例:

図1:定量的合成のための研究選択のPRISMAフロー図。
この図は、研究の特定、スクリーニング、適格性評価、そしてシステマティックレビューおよび定量的総合における最終的な含み込みをまとめたものです。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図2:アウト カムドメイン間の効果サイズのフォレストプロット。 (A) 知識獲得。(B) スキルパフォーマンス。(C) チームワーク能力。(D) 臨床的思考。(E) 専門的責任。(女性)自信。個別研究の効果量と統合されたヘッジズのg推定値は95%信頼区間で示されています。略語:CI = 信頼区間;DL = ダー・シモニアン–レアード;SMD = 標準化された平均差。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図3:すべてのアウトカムドメインにわたる統合効果推定値をまとめた全体プール森林プロット。 この図は、評価された能力領域におけるシミュレーションベースの学習効果の規模と方向性を比較的に概観しています。この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図4:含まれた研究における潜在的な出版バイアスを評価するファンネルプロット。この図は、小規模研究における潜在的な効果と出版バイアスを評価するための研究効果量と標準誤差の分布を示しています。この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

研究	選択バイアス	パフォーマンス/検出バイアス	不完全なアウトカムデータ	選択的報告	全体リスク
ヤン&リウ(2024年)⁴	中程度	中程度	低め	低め	中程度
ロン&ニン(2024)²	中程度	中程度	低め	低め	中程度
ワンら(2021)³	中程度	中程度	低め	低め	中程度
ニールセンら(2022)¹	低め	低め	低め	低め	低め
郭・毛(2025)¹⁵	中程度	中程度	低め	低め	中程度
チャン&パク(2021年)⁸	中程度	中程度	低め	低め	中程度
Liuら(2023)⁷	中程度	中程度	低め	低め	中程度
マダヒら(2025)⁹	低め	中程度	低め	低め	中程度

表1:バイアスリスクの概要。 この表は、修正されたROBINS-Iフレームワークを用いた含まれた研究の方法論的質評価をまとめたものです。

結果	いいえ。学業	効果(g、95%CI)	確実性(GRADE)	ダウングレード理由
知識	8	0.31 (0.12–0.50)	中程度	高い異質性
スキルパフォーマンス	10	-0.39 (-0.85–0.07)	低め	矛盾、不正確さ
チームワーク	3	0.66 (0.18–1.14)	中程度	サンプル数が少ない
臨床的思考	6	0.17 (-0.21–0.55)	低め	矛盾
職業的責任	6	0.27 (-0.11–0.65)	低め	概念的変異
自信	3	1.05 (0.62–1.49)	中程度	高い異質性

表2:GRADE証拠概要。 この表は、GRADEアプローチに基づく各アウトカムドメインのエビデンス評価の確実性を示しています。

著者(年)		国	研究デザイン		条件		人口		N-介入	N制御	成果
郭ら(2025年)		中国	回顧的研究		混合緊急事態		看護インターン		100	100	知識、スキルパフォーマンス、チームワーク能力、臨床的思考、専門的責任、
チャン・アンド・パーク(2021年)		韓国	混合方法研究		上部消化管出血		看護学生		41	39	知識、スキル、パフォーマンス、自信
Liuら(2023年)		中国	ランダム化比較試験		急性上部消化管出血		看護学生		20	20	知識、チームワーク能力、臨床的思考、専門的責任
マッダヒら(2025年)		イラン	準実験的研究		出血		看護学生		23	22	知識、スキル、パフォーマンス
ニールセンら(2022年)		デンマーク	前向き検証研究		混合緊急事態		看護学生		10	15	スキルパフォーマンス
Wangら(2021年)		中国	準実験的研究		出血		看護師研修生		108	108	知識、スキルパフォーマンス、臨床的思考、専門的責任
ロンとニン(2024年)		中国	回顧的研究		混合緊急事態		看護インターン		36	35	知識、スキルパフォーマンス、臨床的思考力、チームワーク能力、自信
ヤンとリウ(2024年)		中国	ランダム化比較試験		混合緊急事態		看護学生		30	30	知識、スキルパフォーマンス、臨床的思考、専門的責任

表3:メタアナリシスに含まれる研究の特徴。 この表は、研究デザイン、参加者の特徴、介入、比較対象、サンプルサイズ、報告アウトカムを説明しています。

結果		k	プールドg(DL)	SE(DL)	95%CI低値	95%信頼区間が高い	Q	DF	p(Q)	I² %	τ²(DL)	エッガー切断	エッガー p
臨床的思考		6	0.166	0.89	-1.579	1.91	477.796	5	0	98.954	4.689	-13.632	0.375
知識		10	0.306	0.823	-1.307	1.919	744.949	9	0	98.792	6.679	-15.924	0.276
職業的責任		6	0.27	1.434	-2.541	3.08	668.813	5	0	99.252	12.198	-2.884	0.835
自信		3	1.054	1.982	-2.83	4.939	190.421	2	0	98.95	11.621	9.595	0.727
スキルパフォーマンス		10	-0.389	0.756	-1.87	1.093	670.517	9	0	98.658	5.584	-13.461	0.054
チームワーク能力		3	0.663	0.831	-0.967	2.292	70.908	2	0	97.179	2.005	-6.394	0.739

表4:アウトカムドメイン間の集合効果量および異質性統計。 この表は、ヘッジズのg値、95%信頼区間、異質性指標、および出版物バイアス評価を統合したすべての分析アウトカムを報告しています。

補足表1:完全なデータベース検索戦略。 この表は、PubMed、Scopus、Web of Science、Embaseで使用される完全な検索文字列を提供しており、キーワード、制御語彙、ブール演算子、データベース固有の構文などが含まれます。これらの検索戦略は、消化器関連の臨床シナリオに関連する緊急看護教育におけるシミュレーション学習を評価する研究を特定するために用いられました。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。

補足表2:成果の再分類と調和フレームワーク。
この表は、元の研究特異的ラベルから定量的合成に用いられるあらかじめ定義されたアウトカム領域へ再分類が必要だった結果を示しています。各分類決定の根拠は、研究間の透明性、一貫性、比較可能性を高めるために示されています。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。

ディスカッション

このシステマティックレビューおよびメタアナリシスは、シミュレーションベース学習(SBL)が救急看護教育の複数の分野で選択的な利益をもたらす可能性を示唆しており、特に消化器(GI)救急医療に関連する能力に関連しています。知識習得、チームワーク能力、自信に関して最も一貫した肯定効果が観察された一方で、スキルパフォーマンス、臨床的思考、専門的責任に関する結果は一貫性が低かった。総じて、これらの研究結果は救急看護の文脈におけるSBLの教育的価値を支持していますが、研究間で大きなばらつきがあるため、統合された推定値の解釈は慎重に行うべきです^。

知識、チームワーク、自信に関して観察された肯定的な効果は、シミュレーションが認知学習、コミュニケーション、学習者の準備を高めることを示す過去の報告と一致しています。2,3,5,6,18,19,20,21,22 .自信の向上は、安全な学習環境の中で臨床的意思決定やチームベースの対応を実践できる機会を反映している可能性があります ^7,8。同様に、協働的かつ専門職間シミュレーションアプローチを取り入れた研究では、チームワークの結果は概ね良好でした ^4,15。対照的に、技術的なスキルパフォーマンスや専門的責任はより大きな変動を示しました^1,9。これらの不整合は、シミュレーションの忠実度、評価方法、教育設計の違い、^{そして訓練中に}特定の能力がどの程度明確に対象とされていたかの違いを反映している^{可能性があります。}

本レビューの注目すべき発見は、すべてのアウトカムドメインで観察された極端な異質性(I² > 97%)でした。含まれた研究は、参加者の特徴、研究デザイン、シミュレーション手法、介入期間、デブリーフィング戦略、アウトカム評価方法において大きく異なっていました。さらに、エビデンスベースにはランダム化比較試験、準実験研究、後ろ向き研究、混合方法研究、検証研究が含まれ、それぞれ内部の妥当度やバイアス感受性が異なっていました。ランダム効果モデル、感度分析、サブグループ分析、予測間隔などが変動性の検討に用いられましたが、これらの統合された推定値は単一の介入効果の正確な推定値ではなく、多様な教育文脈における平均効果として解釈されるべきです。さらに、いくつかの研究は消化器に焦点を当てたシナリオではなく、より広範な救急看護シミュレーションを評価し、消化器救急看護だけに関する結論の特異性を限定しました。

いくつかの制限を考慮する必要があります。まず、適格基準を満たした研究はわずか8件であり、サブグループ分析および出版バイアス評価の統計的検密力が制限されました。第二に、すべてのアウトカム領域で異質性が非常に高いままであること。第三に、アウトカム調和のために、いくつかの指標をあらかじめ定義された能力領域に再分類する必要があり、概念的な重複が生じた可能性があります。第四に、研究デザイン、方法論的質、介入実施、アウトカム測定の違いが研究間の比較を制限しました。最後に、ほとんどの研究は短期的な教育成果を評価し、長期的な知識保持、スキル移転、患者関連成果の評価を妨げていました。

これらの発見は、特に知識、チームワーク、学習者の自信を育成するために、緊急看護教育にSBLを取り入れることを支持しています。しかし、今後の研究では、標準化されたアウトカム指標、厳密な研究デザイン、明確に定義されたシミュレーション介入を優先し、異質性を減らし、研究間の比較可能性を高めるべきです。この専門的な臨床分野での教育成果をより明確に特徴づけるためには、追加のGI特異的シミュレーション研究が必要です。既存のベストプラクティスの推奨事項は、シミュレーションの効果は教育目標、シナリオ設計、デブリーフィング戦略の慎重な整合に依存することを示唆^{しています。}知識保持、学習の臨床実践への移行、患者のアウトカムを調査する縦断的研究や、バーチャルリアリティやハイブリッドシミュレーションモデルなどの新興技術を評価する研究は、救急看護教育におけるシミュレーションの役割をさらに明確にするかもしれません。

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
Embase	Elsevier	https://www.embase.com	文献データベース
metafor package	R Foundation/CRAN	https://cran.r-project.org/package=metafor	メタ分析パッケージ
PubMed	米国国立医学図書館	https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov	文献データベース
R (v4.3.1)	R Foundation for Statistical Computing	https://www.r-project.org	統計分析
Scopus	Elsevier	https://www.scopus.com	文献データベース
Web of Science	Clarivate	https://www.webofscience.com	文献データベース