感染症の実践教育におけるマルチシナリオシミュレーション教育の応用効果と最適化戦略

Summary

このランダム化比較試験は、121人の医学および看護学生を対象に感染症教育における多シナリオシミュレーション教育を評価しました。従来の教育と比較して、シミュレーションはOSCEのパフォーマンス、重要な行動の遵守、臨床的推論、チームワーク、手続きの安全性を向上させました。このアプローチは、バイオセーフティの制約の中で理論と実践を効果的に橋渡しし、研修成果を向上させました。

Abstract

この前向きランダム化比較試験は、感染症訓練中の医学および看護学生の実践能力向上におけるマルチシナリオシミュレーション教育の効果を評価しました。合計121名の学生が無作為にシミュレーショングループ(n = 60)または伝統的指導グループ(n = 61)に割り当てられました。シミュレーションカリキュラムでは、トリアージ、隔離、検体採取、感染予防、抗菌剤管理、職業曝露管理など、主要な臨床ワークフローがカバーされていました。主要アウトカムは介入後の客観的構造化臨床検査(OSCE)スコアと重要行動遵守率でした。副次的アウトカムには、臨床的推論、チームワークおよびコミュニケーション能力、学習者満足度、自己効力感、関与、認知負荷が含まれていました。対照群と比較して、シミュレーション群は有意に高いOSCEスコアを達成しました(平均差8.1;95%信頼区間、5.4–10.9;コーエンのd = 1.14; P < 0.001)および重要行動遵守率(10.5%上昇;95%信頼区間、7.3–13.6;コーエンのd = 1.23; P < 0.001)。シミュレーショングループはまた、チームワークの向上、満足度と自己効力感の向上、認知負荷の低下を示しました。これらの発見は、マルチシナリオシミュレーション教育が感染症教育における実践的能力、安全性に重要なパフォーマンス、学習体験を向上させることを示しています。

Introduction

臨床医学の専門分野として、感染症の教育プロセスは長らく二つの要因によって制限されてきました:公衆衛生、安全、^{医療の質1,2}。現在の臨床教育実践において、感染症の高い病原性と厳格な生物安全規制は、医学生が最前線隔離病棟での深い実践を大きく制限する障壁となっている。世界の感染管理基準の継続的な改善により、従来のベッドサイド教育モデルは呼吸器感染症や高病原感染症における学生の臨床実習を安全に観察する要件を満たすことがますます困難になっています。完全な^{観察プロセスを完了}することはしばしば不可能です。さらに、感染症の症例分布は明確な季節性、地域差、突然の流行を示しており、短期間の臨床実習中に幅広い感染症に遭遇することが困難です。この症例曝露機会の不足は、特に新しく突然の感染症に対処する際に、医学生にとって理論的知識と実践的な臨床応用の間に大きなギャップを生み出しています。必要な臨床曝露経験の欠如が、公衆^{衛生専門家の}育成を制限するボトルネック^{となっています。}

従来の感染症教育は主に理論講義や単一の教材を用いており、医学生が複雑な臨床状況を扱うための訓練においてはつながりが欠けています。まず第一に、プロセスチェーンのトレーニングが不足しています。実際の感染症の管理は、トリアージ、隔離、検体採取、流行報告、正確な治療、病後のフォローアップを含むクローズドループ全体のプロセスをカバーします。しかし、従来の教育は長らく病因診断に重点を置き、法律や規則で定められた報告手続きや^{感染管理の}運用の詳細には注意を払ってこなかった^6,7。手の衛生、適切なPPE使用、安全に関わる遵守に関する継続的な臨床的課題を踏まえ、これらの標準的な予防策を積極的に測定し強化する厳格な研修は初心者^{実践者にとって}極めて重要です。関連する評価データによると、体系的なシミュレーション訓練を受けていない初心者の手技エラー率や、高度な保護措置下の臨床作業における職業曝露のリスクは有意に高いです。第二に、チームワーク能力の発達には表面的なものがあります。感染症の治療は、臨床業務に携わる医師や看護師、技術スタッフ、感染症科の専門医など複数の医療分野の協力に基づいて^います。従来の医療モデルでは、通常は地域医師のポジションのみであり、学際的な相談関係はまだ形成されていません。訓練段階をまたぐ統一カリキュラムはなく、緊急感染症管理に関する体系的な指導もありません。実際の流行中、研修生は適応力が低く、感染予防に関する認識が不足していることが多い^10,11。

従来の臨床教育の欠点に対応するため、マルチシナリオシミュレーションは高精度で低リスクの教育アプローチとして台頭し、現在では医療教育改革の重要な方向性となっています。このアプローチは、初期外来スクリーニング、ICU隔離、職業曝露の緊急管理という主要な関連点のための階層的なカリキュラムシステムを構築し、医学生の包括的な臨床問題解決能力を高めます。基本理論の記憶評価に加え、この評価基準で考慮すべき他の側面には、臨床的批判的思考力の向上、標準化された感染予防・管理要件の遵守、高強度労働条件下での精神適応能力などがあります。実際、先行証拠は高忠実度シミュレーションがより高度な実践的能力を根本的に高め、臨床判断力や複雑な意思決定を単なる知識を超えて高めていることを裏付けています(^12,13)。研究によると、マルチシナリオ連合型の指導設計により、非典型的な症例に直面した学生の意思決定時間が効果的に短縮され、複雑な環境下での運用精度も大幅に向上しました。シミュレーション環境での繰り返しの没入型トレーニングを通じて、客観的な観点からは、抽象的な防御意識を筋肉の記憶に変え、本能的な保護習慣を形成し、実際の臨床作業が不十分で生じた実務経験の不足を補うことができます。さらに、没入型シミュレーションは学習者の満足度、自己効力感、積極的な関与を促進し、高リスク臨床シナリオに関連するストレスを効果的に軽減することが一貫して示されています(14,15,16)。

医学教育におけるシミュレーションの採用が進んでいるにもかかわらず、複雑な感染症管理における安全性、特に重要な手順遵守や認知負荷に対する定量的影響については、依然として重要な証拠のギャップがあります。本研究の新規性は、リアルタイムのバイオセーフティフィードバックを統合し、交差感染リスクを特有にターゲットにしたマルチシナリオ・ワークフロー連結シミュレーション設計にあります。したがって、主な仮説としては、マルチシナリオシミュレーション訓練が従来の教育指導を大きく上回り、学生の実践的能力を向上させ、特にOSCEスコアの向上や重要安全基準の遵守率向上につながるというものがあります。さらに、本研究は動的なクローズドループ評価システムの構築を目指しています。客観的構造化臨床試験データとシミュレーション手術からの行動ログを組み合わせて分析することで、医学生のさまざまな臨床状況の変化から生じる認知的負荷のボトルネックや運用上の欠陥を正確に特定できます。本研究は、マルチシナリオシミュレーション教育の利点を示すだけでなく、定量的実証データ分析に基づき、異なる伝播経路を持つ感染症に対する差別化された教育経路最適化戦略を提案することを目的としています(¹⁷)

Protocol

人間参加者を含むすべての手続きは、四川北方医科大学付属病院の倫理基準およびヘルシンキ宣言の原則に従って実施されました。この研究プロトコルは、四川省北医科大学付属病院の機関審査委員会(承認番号2025ER538-1)によって承認されました。登録前にすべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが取得されました。

1. 参加者の募集と選考

1. 春学期中に四川北方医科大学付属病院から公式の臨床実習名簿を取得してください。感染症研修モジュールの2週間前に対象となる参加者を選別・募集します。
2. 受験資格は4年生または5年生の臨床医学・看護学部生と1年次臨床レジデントに限定します。すべての候補者の成績証明書および臨床実習スケジュールを、2人の独立した指導コーディネーターを使って確認し、選考基準の遵守を確認します。
3. すべての候補者に対して、標準化された包含・除外基準に従って資格審査を実施します。
4. 参加者が感染症に関連する理論コースを修了済みまたは現在履修中であることを確認しましょう。
5. すべての候補者が高強度のシナリオ訓練に耐えるために必要な体力と認知能力を客観的に持っていることを確認するために、基礎的な事前シミュレーションクリアランスチェックリストを実施します。この標準化されたチェックリストを活用し、医療的制限やスケジュールの衝突なしに厳格な客観的構造化臨床試験を完了できるかどうかを確認しましょう。
6. 参加者から、教育過程の記録およびデータ収集(アンケート回答や標準採点を含む)について合意を得てください。
7. 初期臨床ローテーション中に、標準化されたミニ臨床評価演習コミュニケーションサブスケールを用いて、基礎的なコミュニケーション能力とチームワーク能力を評価します。定められた基準である9点中4点未満のスコアは除外し、シミュレートされた役割課題を完了するための十分なインタラクティブスキルを確保します。
8. 指定された訓練段階に入っていない参加者や、感染症理論の基礎知識がない参加者は除外します。
9. 介入の汚染を避けるため、研究介入と高度に重複する体系的なマルチシナリオシミュレーション訓練を受けた個人は除外します。
10. ローテーションや勤務スケジュールによって必要な授業時間の完了が妨げられたり、重大な欠席のリスクが高い客観的な制限がある場合は除外してください。
11. 年齢、性別、訓練段階、感染症の履修経験、シミュレーション訓練経験などの基礎的な人口統計および学習背景データを収集します。
12. このベースラインデータを後続の記述分析および必要な統計的調整に活用^{してください。}

2. 研究設計と割り当て

1. 多シナリオシミュレーション教育の応用効果を評価するために、前向きでランダム化かつ並列対照の教育介入デザインを採用します。
2. 参加者登録、グループ割り当て、介入の実施、アウトカム評価については、あらかじめ定められた研究ワークフローに従います。研究経路の概要は 図1 を参照してください。
3. 個別レベルの無作為化を実施し、スクリーニング対象121名を介入群(60名)と対照群(61名)に分けます。コンピュータベースの乱数生成器を用いて1対1の比率でランダム割り当てシーケンスを生成します。この配列は、教育や評価のプロセスから完全に独立した指定された研究助手が管理する、不透明で連続番号付き、封筒に封印された封筒に隠してください。
4. 標準化された教育環境の中で両グループについて研究を行いましょう。
5. 同じ授業サイクル内で両グループの対応する指導体制を完成させてください。
6. 介入条件と対照条件の授業内容と授業時間の比較可能性を維持し、授業用量差による干渉を最小限に抑えること¹⁹。

3. 制御条件の実施(ルーチンプラクティス指導)

1. 現在の教育システムにおける一般的な教育様式を反映し、対照群に定期的な感染症実習指導を提供します。
2. 教育的曝露を標準化し、両疾患に対して4週間サイクルに均等に配分した合計16時間の接触時間を提供します。すべてのセッションで教員対学生の比率を1:10と一貫して維持し、講師との相互作用を均等にし、指導用量バイアスを防ぎます。
3. 標準的な40席の講義室内で、伝統的な症例討論を行い、臨床ガイドラインの説明を行います。すべての理論指導と状況デモンストレーションは、厳格な教師中心のアプローチで実施し、週1回のセッションに正確に4時間を割り当てて介入グループとの時間的同等性を確保します。
4. 静的で低忠実度の解剖モデルを用いた標本採取、基本的な病院感染管理手順、隔離技術の定期的な実演を提供します。これらのルーチンデモンストレーションでは、学習者の関与を受動的な観察と基本的な物理的帰還デモンストレーションに限定し、没入型の文脈的ストレス要因を一切使わないようにしましょう。
5. 制御カリキュラムの実践要素は、論文ベースの理論的症例討論と低忠実度のベンチトップモデルでの単一スキルの練習に限定してください。これらの学習者が統合されたマルチシナリオシミュレーションや没入型臨床問題解決環境に参加していないことを確認してください。
6. 介入グループと対照グループの研修セッションを全く異なる日にスケジュールし、物理的に別々のキャンパス施設を利用することで、グループ間の汚染を実務的に防いでいます。
7. 最終評価前に教材やシナリオの詳細の共有を禁止する正式な守秘義務契約に署名することを義務付け、遵守状況を厳格に監視します。

4. 介入の実施(マルチシナリオシミュレーション教育)

1. 全体のシミュレーションコース設計は、実際の臨床業務プロセスを基にしてください。
2. 高頻度かつ高リスクの実務課題を、特定の訓練・数量評価の指導ユニットに標準化します。
3. シミュレーションカリキュラムは、トリアージやリスク評価、隔離意思決定、検体採取、感染予防・管理、抗菌管理、職業曝露管理など、主要な感染症のワークフローを中心に順に構成します。
4. シミュレーションモジュールは、あらかじめ定められたカリキュラムの枠組みと能力目標に従って提供してください。カリキュラム構造の概要は 図2 を参照してください。
5. マトリックスベースの構築手法を用いて、シナリオテーマを感染症の実務的なワークフローに直接合わせます。
6. 各シミュレーションシナリオに目標能力とあらかじめ定められた観察可能な行動基準を割り当て、指導と評価の指針となります。
7. 訓練プログラム全体を通じてシナリオ・コンピテンシーフレームワークを実装しましょう。シミュレーションシナリオとターゲットコンピテンシーのマッピングについては 図3 を参照してください。
8. 表1に指定されたパラメータに従ってシミュレーションシナリオを実装します。プログラム可能なバイタルサインと標準的な臨床機器を備えた高精度な患者マネキンを用いて、リアルな臨床研修環境を作り出しましょう。
9. 最適な実践的な参加を保証するため、5人の小グループでトレーニングを実施しましょう。各コホートにつき4つの異なるシミュレーションセッションをスケジュールし、1セッションあたり正確に4時間割り当て、1人あたり合計16時間の接触時間を実現します。
10. すべてのシミュレーションは、正式なシミュレーションインストラクター資格を持ち、感染症管理の臨床経験が5年以上ある上級主治医によって実施されることを確認しましょう。
11. 患者情報、リスク要因、意思決定ポイント、重要な行動、報告要件を含む標準化されたスクリプトに従って各シミュレーションを実施します。トリアージ評価から隔離、標本採取、引き継ぎまでのあらかじめ定められたワークフローに従ってください。シナリオスクリプトの例は 図4 を参照してください。
12. トリアージリスク層別化、隔離意思決定、検体検査の引き渡しを含む継続的な臨床シナリオを実施します。時間的に敏感な臨床意思決定を再現するために、シナリオの持続時間を15〜25分に制限し、中断を断ち切れません。
13. シミュレーション環境内の選定された表面や機器に、見えない蛍光トレーサーローションを塗布します。標本取り扱いや個人用防護具(PPE)脱出などの高リスク手順の直後、395nmの紫外線システムを使って参加者および環境接触点を検査します。
14. 検査結果を使って汚染経路、手衛生の遅れ、高リスク接触箇所を特定しましょう。観察された汚染パターンに基づいて、参加者に即時の視覚的フィードバックを提供します( 図5参照)。
15. 訓練を受けたシミュレーションインストラクターを割り当て、あらかじめ定められた重大誤差ルーブリックを用いて各シナリオでの参加者のパフォーマンスを監視させます。不適切な手衛生、不適切なPPE使用、無防備な曝露など、安全上重要なミスを特定しましょう。
16. 標準化された講師用スクリプトを用いて、重大な安全違反に対して即時の是正フィードバックを提供します。参加者の安全を損なう、または学習目標の達成を妨げるミスに限定してください。
17. 各シミュレーションセッションの直後に構造化された報告会を実施してください。Gather, Analyze, and Summarize(GAS)フレームワークを活用して、臨床意思決定、チームワーク、コミュニケーション、感染管理の実践についての振り返りを促進しましょう。

5. 成果測定とデータ収集

1. 指導介入終了後1週間以内に全参加者に対して統一評価を実施。
2. 評価プロセス全体を通じて、すべてのOSCE評価者に対して参加者グループ割り当てをブラインドします。
3. 評価セッション中に介入グループと対照群の参加者を混合順にスケジュールし、割り当ての開示を最小限に抑えましょう。
4. 6つのステーションからなる客観的構造化臨床検査(OSCE)を用いて参加者のパフォーマンスを評価します。
5. 各OSCEステーションの完了に10分を割り当ててください。
6. 各ステーションに独立した試験官を2名割り当て、標準化された100点満点の評価シートでパフォーマンスを評価します。
7. 試験後にクラス内相関係数を計算し、評価者間の信頼性を評価します。
8. 標準化されたOSCEチェックリストを用いて、あらかじめ定められた重要行動の遵守状況を評価します。
9. リスク分類の正確性に基づいてトリアージリスク階層化を3分以内に完了させてスコアをつけます。
10. 適切な通知および報告手続きの適時開始に基づいて隔離意思決定を評価します。
11. 適切なラベル表示、包装、二重袋詰め手順に基づいて標本収集を評価してください。
12. 所定の脱衣手順に従って個人用防護具(PPE)の脱去を評価します。
13. 除染手順の適時性と完全性に基づいて、職業曝露管理を評価します。
14. OSCE評価全体を通じて安全上重要な行動の遵守を測定すること。
15. 手衛生のタイミングと完全性に基づいて手衛生を評価してください。
16. 着脱手順の正しい順序に従ってPPEの使用を評価してください。
17. 標本の包装および輸送要件の遵守に基づき、試料管理を評価します。
18. あらかじめ定められた対応時間制限や管理手順に従って曝露反応を評価する。
19. シナリオベースの推論と意思決定評価を二次的な結果指標として実施し、知識記憶に基づく質問のみに依存しないよう。
20. シナリオ中のチームのコミュニケーションや協力の行動を観察し、評価します。
21. 伝達情報の完全性、SBAR(状況、背景、評価、推奨)表現の構造、クローズドループコミュニケーション、クロスロールタスク割り当てに焦点を当てた観察可能なコミュニケーション項目を評価します。
22. 学習者の報告成果を捉えるために、満足度、自己効力感、能動的関与、認知負荷の認識を対象とした、これまで検証済みの包括的な心理測定アンケートセットを実施します。
23. これらの確立された機器が、正式な展開前に地域の教育文脈で厳格な文化適応と予備パイロットテストを経ていることを確認しましょう。信頼性および妥当性の証拠、取得方法、評価基準については 表2 を参照してください。
24. すべての評価者は標準化された4時間の校正セッションで訓練を行います。正式な採点前に、各評価者にコーエンズカッパ値>0.80の達成を求めてください。
25. サンプルチェック中は部分的なビデオ録画を用いて、試験官の一貫性と採点の正確さを確認しましょう。
26. 個人識別子をランダム化された英数字コードに置き換え、収集したすべてのデータを完全に匿名化する特定の研究者を指定します。この非識別化されたデータは暗号化された機関のクラウドサーバーに安全に保存し、コアリサーチチームのみにパスワード保護されたアクセスを許可し、追跡性とコンプライアンスを確保するために5年間の義務的な保存期間を保有してください。

6. 統計解析の準備

1. 連続変数の平均値と標準偏差(中央値と四分位数)を計算し、カテゴリ変数は頻度とパーセンテージとして示します。
2. 共分散解析や一般化線形モデリングを実行する前に、すべての連続結果変数をシャピロ・ウィルク検定で正規性について検証してください。次に、Levene検定を用いて分散の均質性を評価し、すべての基礎的な統計仮定が厳密に満たされていることを確認します。
3. 線形モデル内でベースラインレベルや主要な背景変数(例:年齢、性別、訓練段階、過去の感染症経験)を制御し、推定の堅牢性を向上させます。
4. グループ間比較のために一般化線形モデルを用いて、キーステップコンプライアンスなどの二項結果を分析します。
5. すべての主要アウトカムに対応する効果量、オッズ比、信頼区間を報告します。
6. 欠落したフォローアップデータを、完全条件付き指定で複数補完を用いて補完します。感度分析における推定データセットと完全症例データセットを比較します。
7. すべての両側統計検定で有意水準を0.05に設定します。

Results

基準的特徴
合計121名の参加者が研究に参加し、マルチシナリオシミュレーション群に60名、対照群に61名が含まれていました。基礎的な人口統計的特徴と学習体験は両グループ間で類似していました。年齢分布、性別構成、訓練タイプ、訓練段階、専門分野の分布はグループ間で類似していました。学部生の上級生とレジデントの若手の割合も同程度でした。過去の感染症ローテーション、シミュレーション訓練、病院感染管理や個人防護具(PPE)訓練、または客観的構造化臨床検査(OSCE)の経験において有意な差は観察されませんでした。

基礎能力および認知評価もグループ間で比較可能でした。感染症知識テスト、状況的推論評価、病院獲得感染知識テスト、ベースラインOSCE、主要な手続き遵守指標のスコアでは有意な差はありませんでした。自己効力感、学習関与、認知負荷などの学習者報告アウトカムもグループ間で類似していました。これらの結果は、両グループがベースラインで良好にバランスを取っていたことを示し、その後の教育的介入による差異の帰属を支持しました。 表3は 、研究参加者の基準値の特徴と評価指標を示しています。

主要アウトカム

主なアウトカムは、介入後のOSCEチェックリストスコアと安全性が重要な行動の遵守でした。マルチシナリオシミュレーション群は、感染症実践の複数の段階において、対照群よりも客観的なパフォーマンスの向上がより大きいことが示されました。介入後のOSCEチェックリストスコアはシミュレーション群で有意に高く、主要な手続きステップの遵守も改善されました。これらの発見は、手続きの実行と安全性に関わる行動の遵守において優れたパフォーマンスを示しました。

図6 は、ベースラインから介入後までのOSCEのパフォーマンスおよびクロスシナリオ遵守の変化を示しています。評価対象領域全体で、シミュレーショングループの参加者は対照群よりも一貫して高い総合スコアと主要な手続き行動の遵守率を達成しました。

マルチシナリオシミュレーション群は、トリアージリスク層分け、隔離意思決定と報告、標本採取と標示、手衛生、PPEの着脱、職業暴露管理において対照群よりも高いパフォーマンスを達成しました。これらの安全性が重要かつ手技的能力において、介入後のグループ間で一貫して観察され、効果推定では中程度から大きな教育的利益が示されました。

これらの客観的アウトカムのグループ間比較および効果推定値は、 表4 に未調整データとして示されています。これらの発見は主要アウトカムの初期定量的評価を提供し、表 5の共変量調整モデルを用いてさらに検証されます。

二次的アウトカム

副次的アウトカムは学習者報告指標とチームコミュニケーションパフォーマンス指標を用いて評価されました。対照群と比較して、マルチシナリオシミュレーション群の参加者は介入後に自己効力感と学習への関与度が高く、認知負荷の認識レベルが低いと報告しました。 図7 は、グループ間の違いと学習者報告成果の時間的傾向をまとめ、シミュレーション群のほとんどの教育経験指標で好ましい変化を示しています。

マルチシナリオシミュレーショングループは、優れたチームコミュニケーションと協働パフォーマンスも示しました。介入後のSBARコミュニケーション、クローズドループ通信完了率、ハンドオーバー品質のスコアは、シミュレーション群で対照群よりも高かった。すべての副次アウトカムの詳細なグループ間比較、効果推定値、信頼区間は 表6に示されています。学習者報告アウトカムとチームコミュニケーション指標の両方で統計的に有意な改善が見られました。

調整効果とロバストネスチェック

一次所見の堅牢性を評価するため、介入後の能力アウトカムに対して多変数解析を行い、ベースラインパフォーマンスおよび潜在的な交絡因子を制御しました。介入後のアウトカム指標は従属変数として含まれ、研究群を主要な独立変数としました。共変量には年齢、性別、専門分野、訓練段階、過去の感染症ローテーション経験、過去のシミュレーション訓練、そして最近の病院感染管理および個人防護具(PPE)訓練が含まれていました。対応するアウトカムのベースライン値は、初期のグループ間差異を考慮してすべてのモデルに含めました。

調整後の分析では、マルチシナリオシミュレーションプログラムへの参加が、潜在的な交絡因子を制御した後も、より高いOSCEスコアおよび主要な手続きステップの遵守率と有意に関連していたことが示されました。チームのコミュニケーション、引き継ぎの質、認知負荷にも有意な好影響が観察されました。修正効果推定、信頼区間、有意水準は 表5に示されています。

誤差パターンからの最適化信号

カリキュラムの改善点を特定するため、OSCEおよびシミュレーションセッション中に記録された高頻度誤差を介入後に分析しました。最も一般的なエラーは、安全に関わる重要な手順や相転移、PPEの着脱、手衛生のタイミング、標本のラベル付けと包装、隔離レベルの選択と報告、構造化された引き渡しコミュニケーションなどで発生しました。これらのエラーは、時間的に制約のあるタスクやワークフローの移行時に最も頻繁に発生しました。

エラー発生率および寄与要因の分析では、個々のタスクで満足のいくパフォーマンスを発揮しているにもかかわらず、連続的なタスクチェーン間で手続きルールを一貫して適用することに繰り返しの課題があることが明らかになりました。 表7は 最も一般的な誤り、その潜在的な根本原因、カリキュラム改善の対象となる分野をまとめています。

図1:研究フローダイアグラム:参加者登録、グループ割り当て、介入実施、アウトカム評価。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:感染症実習のためのマルチシナリオシミュレーションカリキュラムの概要。この図の拡大版はこちらをクリックしてください。

図3:感染症の実務ワークフローにおけるシナリオマトリックスと能力マッピング。 (A) 呼吸器感染症のシナリオを示し、トリアージとリスク階層化を強調する。(B) 隔離および報告の意思決定シナリオを概説すること。(C) 標本採取および検査室でのコミュニケーションのワークフローを示します。(D) 感染予防および汚染意識向上のシナリオを示す。(E) 消化器系の発症管理シナリオを提示し、接触注意を強調する。(F) 抗菌薬管理の意思決定シナリオを描写。(G) 血媒曝露および針刺し傷害の管理ワークフローを示しています。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図4:呼吸器ウイルス感染トリアージ、隔離決定、検体採取のための標準化されたシナリオスクリプトの例。 (A) 患者のスナップショットと疫学的リスク要因の詳細。(B) 隔離レベル選択の重要な意思決定ポイントを示す。(C) 具体的な安全上重要な行動と必要な個人防護具を概説すること。 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5:シナリオを横断する代表的なシミュレーションインターフェースおよび安全に重要なフィードバック機構。 (A) 安全な環境探索と標準的な感染予防管理ワークフローリハーサルを組み合わせて表示します。(B) リアルタイム汚染検出器のメカニズムを示し、特定の感染管理の失敗について即時の視覚的フィードバックを提供します。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6:多シナリオシミュレーショングループと従来型指導を比較した指導者および評価者評価のパフォーマンス。 (A) ベースラインおよび介入後の時点における客観的構造化臨床検査チェックリストの総スコアを表示します。(B) 介入後の評価における各種シナリオにおける重要なステップ遵守率をまとめます。データは平均±95%信頼区間として提示されています。グループ間比較は基準値で調整されました。*p < 0.05;**p < 0.01。略称:OSCE = Objective Structured Clinical Examination;PPE = 個人用防護具;IPC = 感染予防・管理;AMS = 抗菌管理。 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7:マルチシナリオシミュレーション介入後に評価された学習者報告アウトカム。 (A) ベースラインと介入後のレベルを比較した満足度スコアを提示します。(B) 感染症の実践における自己効力感の変化を強調する。(C) 学習のエンゲージメントスコアの変化を詳細に示す。(D) 介入後のシミュレーショングループの低いスコアを示す認知負荷の認識を示す。効果量は95%信頼区間を用いたヘッジズgで報告されます。調整済み のp値は各パネル内に示されています。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

シナリオID	シナリオ(標準化)	主要なワークフローカバレッジ	対象能力(例)	重要な行動
A	呼吸器ウイルスのトリアージとリスク層分け	トリアージ>初期IPC開始	リスク階層化;初期のIPC;通信	マスク患者;手の衛生、トリアージの優先順位を正しく扱うこと;適切な予防措置を講じてください
B	隔離レベルの選択と報告	報告・文書化>隔離決定	IPCの意思決定;コンプライアンス報告	正しい隔離カテゴリ;IPCに通知し、完全なスクリーニング/報告フォーム
C	標本採取および検査室の引き渡し	PPE >スワブ>、ラベリング・包装>検査室の依頼	技術力;バイオセーフティ;ラボでのコミュニケーション	正しいPPE;正しい綿棒検査法;2IDチェック;袋詰め前のラベル;正しい検査依頼です
D	ハンドケアとPPE脱ぎ(汚染防止)	手の衛生は>・卸除>汚染回避	IPC準拠、エラー認識	正しい脱ぎ順;手の衛生の瞬間;高接触汚染の回避;ターミナルハンドハイジーン
E	消化器発生のコントロール(接触注意事項)	スクリーニング>接触注意事項>環境管理	アウトブレイクの啓発;環境管理	接触対策を実施してください。トリガークラスター警報;清掃・消毒計画
F	抗菌管理(培養に基づく意思決定)	培養レビュー>治療の最適化/緩和	臨床的推論;エビデンスに基づくAMS	正しい文化解釈;適切な抗生物質の選択;緊張緩和;文書の表示/期間
G	血液媒介曝露/針刺し反応	応急手当>報告>リスク評価/PEP、>フォローアップ	労働安全;報道;フォローアップ計画	すぐに洗い、速やかに報告しろ。完全な露光フォーム;必要に応じてPEP経路を開始します

表1:マルチシナリオシミュレーションカリキュラムのシナリオカバレッジと能力マッピング。この表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。

評価ツール	構成要素	証拠の種類	本研究における証拠の取得方法	統計	事前受容性基準
	(s) 測定			報告するために
OSCEステーションチェックリスト(シナリオに合わせた6〜7ステーション)	手続きスキル、IPC準拠、ワークフロー実行	内容の妥当性	シナリオスクリプトや機関のIPC標準から派生したチェックリストの設計図;専門家パネルによる審査(感染症、IPC、看護、実験医学)	内容の妥当性文書(専門家パネル作成;改訂ラウンド)	項目の関連性とカバレッジに関する専門家の合意;クリティカルアクションは明示的に定義されています
OSCEステーションチェックリスト(上記と同じ)	上記と同じです	評価者間信頼性	標準化されたルーブリックとアンカーの例を用いた評価者トレーニング;録音されたパフォーマンスの一部における二重採点	ICC(双方向ランダム、絶対一致)または加重カッパ(項目レベル)	ICC ≥ 0.75(良好)、≥ 0.90(優秀);アイテムレベルκ ≥ 0.60
OSCE総合スコア(各ステーション間の合計)	全体的な客観的業績	内部の整合性(スケールとして扱う場合)	データ収集後に各ステーション/スコアコンポーネント間の信頼性を計算します	クロンバックのα(またはマクドナルドのω)	α/ω ≥0.70 許容範囲;≥ 0.80 優先
クリティカルアクションコンプライアンス指数(安全クリティカルステップの二進完了)	安全上重要な行動実行(例:手衛生の動作、脱毛シーケンス、ラベル付け)	基準関連妥当性(プロセス妥当性)	スクリプトであらかじめ指定された重要な行動;チェックリスト+オプションのビデオ検証に基づくコンプライアンス	比率遵守;ライブとビデオレビュー(Κ)の合意	ライブとビデオの高度合い(κ ≥ 0.60);各重要な行動ごとに明確な監査トレイルを確保
シナリオベース臨床推論テスト(キー特徴形式)	臨床的思考、隔離決定、報告判断、診断経路選択	内容の妥当性	項目設計図はワークフローステップや学習目標にマッピングされ、専門家によるレビュー;パイロットのフィードバックを受けて改訂	設計図のカバレッジの文書化;項目レビューアウトカム	すべてのターゲットとなるワークフローの意思決定のカバレッジ;曖昧な項目の削除/修正
シナリオベースの臨床推論テスト	上記と同じです	得点の信頼性	部分集合に2人の独立した採点者(オープンエンドの要素が存在する場合);標準化された解答キー	ICCまたはκ(得点による)、項目難易度/識別(任意)	ICC ≥ 0.75;許容範囲内のアイテム性能(正当な理由がない限り極端な下限や上限なし)
チームワーク/コミュニケーション評価(SBAR/クローズドループチェックリスト)	コミュニケーションの質、チームワークの行動	内容の妥当性	確立されたチームワークの枠組みを基に、感染症ワークフローへの文脈適合に関する専門家レビュー	専門家レビューノート;アイテムの行動へのマッピング	観察可能で行動的に固定されたアイテム;重複・冗長性が最小限
チームワーク/コミュニケーション評価	上記と同じです	評価者間信頼性	チームシミュレーションの一部ではデュアルレーティング;評価者校正セッション	ICCまたはκ	ICC ≥ 0.75;κ ≥ 0.60
学習者報告型アンケートセット(満足度、自己効力感、関与、認知負荷)	学習経験と認識される能力	内部の整合性と構造的妥当性	利用可能な場合は確立された尺度を使い、適応された場合はパイロットの文言確認を実施します。内部整合性を計算します。サンプルサイズに応じて任意のCFA/EFAも選択可能です	クロンバックのα/ω;因子構造指数(任意)	α/ω ≥ 0.70;理論的構成と整合し解釈可能である要素構造
全計器(グローバル)	実現可能性と受容性	実現可能性の妥当性	完了率、欠損パターン、時間負荷、フロア/シリング効果を追跡します	完了率;行方不明(%);完了までの時間;床/天井(%)	完成率≥90%;欠損度が低く、非微分;許容される負担と解釈可能な分布

表2:パフォーマンス評価ツールの信頼性および妥当性エビデンス。この表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。

特徴	マルチシナリオシミュレーション	従来の教育
	(n = 60)	(n = 61)
年齢、年数、平均(SD)	22.8 (1.4)	22.6 (1.6)
女性、n(%)	36 (60.0)	38 (62.3)
男性、n(%)	24 (40.0)	23 (37.7)
プログラム、n (%)
臨床医学	34 (56.7)	33 (54.1)
看護	18 (30.0)	20 (32.8)
公衆衛生/その他	8 (13.3)	8 (13.1)
トレーニング段階、n(%)
学部4年生	45 (75.0)	46 (75.4)
ジュニアレジデント/研修生	15 (25.0)	15 (24.6)
過去の感染症ローテーション(≥1週間)、n(%)	27 (45.0)	29 (47.5)
回転曝露、週数、中央値(IQR)	1.0 (0.0–2.0)	1.0 (0.0–2.0)
事前シミュレーションベースのトレーニング(任意)、n(%)	21 (35.0)	23 (37.7)
過去12か月間のIPC/PPE正式研修実績、n(%)	33 (55.0)	31 (50.8)
過去のOSCE経験(いずれ)、n(%)	41 (68.3)	43 (70.5)
基礎感染症知識テスト(0–100)、平均(SD)	71.6 (8.7)	70.9 (9.1)
ベースラインシナリオベース推論スコア(0–20)、平均(SD)	12.8 (2.7)	12.6 (2.9)
基礎IPC知識クイズ(0–10)、平均(標準差)	6.9 (1.4)	6.7 (1.5)
ベースラインOSCE総合スコア(0–100)、平均(SD)	68.4 (7.9)	67.8 (8.3)
基準クリティカルアクション遵守率(%0–100)、平均(標準差)	62.7 (10.8)	61.9 (11.2)
感染症実践における自己効力感(1–7)、平均(SD)	4.3 (0.8)	4.2 (0.9)
学習エンゲージメント(1–7)、平均(SD)	4.8 (0.9)	4.7 (0.9)
ベースライン時の認知負荷(1–10)、平均(SD)	6.2 (1.5)	6.1 (1.6)
平均学業成績/GPA(0–4.0)、平均(SD)	3.18 (0.34)	3.14 (0.36)
感染症の週ごとの自己学習時間、時間、平均(SD)	2.6 (1.3)	2.7 (1.4)
感染関連単位での勤務意向(1–5)、平均(SD)	3.1 (1.0)	3.0 (1.1)

表3:研究グループごとの参加者のベースライン特性。この表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。

結果	マルチシナリオシミュレーション	従来の教育	グループ間の違い	効果サイズ	p値
(T1、介入後)	(n = 60)	(n = 61)	(シミュレーション − 制御)
OSCEチェックリスト 合計スコア(0–100)、平均(SD)	82.7 (6.8)	74.6 (7.4)	8.1(95%信頼区間 5.4から10.9)	コーエンのd = 1.14	<0.001
キーステップコンプライアンス指数(%)、平均(SD)	88.9 (7.6)	78.4 (9.3)	10.5(95%信頼区間 7.3から13.6)	コーエンのd = 1.23	<0.001
OSCEの重要行動完了数(カウント)、平均(SD)*	17.6 (2.1)	14.9 (2.6)	2.7(95%信頼区間1.9から3.5)	コーエンのd = 1.13	<0.001
トリアージおよびリスク階層化スコア(0–20)、平均(SD)	16.8 (2.0)	14.7 (2.3)	2.1(95% CI 1.3から2.9)	コーエンのd = 0.97	<0.001
隔離決定と報告スコア(0–15)、平均(SD)	12.7 (1.7)	10.8 (2.0)	1.9(95%信頼区間1.2から2.6)	コーエンのd = 1.02	<0.001
標本収集および標示スコア(0–15)、平均(SD)	13.4 (1.5)	11.8 (1.9)	1.6(95%信頼区間1.0から2.2)	コーエンのd = 0.94	<0.001
IPC行動スコア(手の衛生+PPE)(0–20)、平均(SD)	17.1 (1.9)	15.0 (2.4)	2.1(95% CI 1.3から2.9)	コーエンのd = 0.97	<0.001
職業曝露反応スコア(0–10)、平均(SD)	8.7 (1.2)	7.8 (1.4)	0.9(95%信頼区間 0.4から1.4)	コーエンのd = 0.69	0.001

表4:主要アウトカム:介入後の客観的業績のグループ間比較。この表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。

結果(T1)	モデルタイプ	シミュレーション教育の調整効果	95%信頼区間	p値
		(対照コントロール)
OSCEチェックリストの総合スコア(0–100)	線形回帰(ANCOVA)	7.48	4.92から10.05	<0.001
キーステップコンプライアンス指数(%)、(0–100)	線形回帰(ANCOVA)	9.61	6.31から12.90	<0.001
OSCEの重要行動完了(カウント)	ポアソン回帰(ログリンク)	IRR 1.17	1.10から1.24まで	<0.001
チームワーク/コミュニケーション評価(0–20)	線形回帰(ANCOVA)	1.56	0.82から2.30	<0.001
ハンドオフ品質スコア(0–15)	線形回帰(ANCOVA)	1.21	0.67から1.76	<0.001
認知負荷の認識(1–10;より低い)	線形回帰(ANCOVA)	−0.57	−0.98から−0.16	0.007
高い能力(OSCE ≥80)、n(%)	ロジスティック回帰	OR 3.12	1.44から6.91へ	0.004

表5:介入後の能力の多変数モデル:多シナリオシミュレーション教育の調整効果。この表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。

結果	マルチシナリオシミュレーション	従来の教育	グループ間の違い	効果サイズ	p値
(介入後、T1)	(n = 60)	(n = 61)	(シミュレーション − 制御)
満足度(1–7)、平均(標準差)	6.12 (0.63)	5.24 (0.71)	0.88(95%信頼区間 0.64から1.12)	コーエンのd = 1.31	<0.001
感染症実践における自己効力感(1–7)、平均(SD)	5.86 (0.66)	5.02 (0.78)	0.84(95%信頼区間 0.57から1.11)	コーエンのd = 1.17	<0.001
学習エンゲージメント(1–7)、平均(SD)	5.98 (0.69)	5.31 (0.76)	0.67(95%信頼区間 0.40から0.94)	コーエンのd = 0.92	<0.001
認知負荷の知覚(1–10)*、平均(SD)	5.41 (1.17)	6.03 (1.23)	−0.62(95% CI −1.05から−0.19)	コーエンのd = −0.51	0.005
チームワーク/コミュニケーション評価(SBAR/クローズドループチェックリスト、0–20)、平均(SD)	16.7 (2.1)	14.9 (2.4)	1.8(95%信頼区間1.0から2.6)	コーエンのd = 0.80	<0.001
クローズドループ通信完了率(%)、平均(SD)	84.6 (9.7)	76.8 (11.2)	7.8(95%信頼区間 4.1から11.6)	コーエンのd = 0.75	<0.001
ハンドオフ品質スコア(構造化チェックリスト、0–15)、平均(SD)	12.9 (1.6)	11.4 (1.8)	1.5(95%信頼区間 0.9から2.1)	コーエンのd = 0.89	<0.001

表6:副次的アウトカム:学習者報告の指標およびチームワーク/コミュニケーション評価。この表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。

優先順位	ワークフロードメイン/シナリオ連携	高周波エラー信号	誤差率	誤差率	おそらく根本原因	ターゲットを絞った精錬戦略
		(操作上の定義)	(シミュレーション、n = 60)	(制御、n = 61)	(s)	(次のバージョン)
1	PPEの脱ぎ捨てと手衛生(シナリオD)	手袋を外した後や退出前に重要な手衛生の瞬間を見逃した	18.30%	34.60%	シーケンス中の認知過負荷;弱い「モーメント認識」	3分間のマイクロドリルと時間制限のあるプロンプトを加えます。ドフリングチェックリストカードの導入;「瞬間」の言葉化が必要だ
2	標本標示および包装(シナリオC)	袋詰めまたは不完全な2識別確認後にラベルが貼られる	14.70%	27.90%	習慣に基づく近道;ラベル付けステップの所有権の不明瞭さ	「ラベル優先」ルールを標準化すること;ラベルの失敗デモンストレーションを追加;ピアクロスチェックステップを追加
3	孤立決定(シナリオB)	高リスク曝露歴に対する隔離レベルのトリアージ不足	16.10%	29.40%	疫学的歴史は不完全です。政策の閾値の不確実性	リスクカードのクイックアルゴリズムを追加;プラクティスセットにさらに2件のニアミス事件を含める
4	報告/文書化(シナリオB、G)	IPC/曝露報告フォームの提出遅延または省略	12.80%	24.10%	ワークフローの不慣れさ;報告経路不明	「30分以内に報告する」ルールを教えてください。例を添えたフォーム記入リハーサルを追加します
5	トリアージリスク層化(シナリオA)	赤信号のバイタルにもかかわらずトリアージ優先度の誤った割り当て	10.90%	19.70%	軽い症状に根を置くこと;赤旗統合の不十分さ	レッドフラッグトリガードリルを追加;構造化トリアージ推論文の要求
6	環境IPC(シナリオE)	高頻度の表面消毒の怠慢や消毒剤の接触時間の不適切な	13.60%	22.80%	接触時間に関する知識のギャップ;チーム環境でのタスク切り替え	接触時間キュータイマーを追加;共有室での発生に関する表面チェックリストも含めてください
7	AMSの決定(シナリオF)	感受性検査結果が出た後もエスカレーションを緩和しなかったこと	19.40%	26.60%	リスク回避;エスカレーション緩和基準の不確実性	デエスカレーション決定木を追加;ケースベース「カルチャー・トゥ・オーダー」実践
8	職業曝露反応(シナリオG)	応急処置の手順が不完全またはフォローアップのスケジューリングを欠席した場合	9.60%	17.30%	フォローアップ経路への不慣れさ;競合する優先事項	1ページの露出経路カードを追加;フォローアップの予約をチェックリスト項目として含めてください
9	チームコミュニケーション(クロスシナリオ)	SBARの引き渡しが不完全(リスクステータスまたは隔離計画が見つかりません)	21.20%	33.10%	非構造化の言語ハンドオフ;限られたクローズドループの習慣	SBARテンプレートカードを追加;ペアでクローズドループ読み返しを練習する
10	横断安全挙動	出発前の「最終チェック」(PPE、廃棄物処理、書類作成)をスキップすること	11.50%	20.20%	タスク終了の急ぎ;弱い「終了ルーチン」	10秒間の「ストップ・チェック・ゴー」ルーチンを導入します。駅終点チェックリストを追加

表7:データ駆動型最適化の優先順位:高頻度エラー、根本原因、ターゲットを絞った精緻化戦略。この表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。

Discussion

前向きランダム化比較試験を通じて、本研究は多シナリオシミュレーション教育が従来の感染症実践教育よりも有意に効果的であることを示しました(^20,21)。介入群は、OSCEの総合スコア、必須ステップの遵守、トリアージリスク階層化、隔離意思決定、標本採取、手衛生、防護具の着脱に関する職業曝露管理において著しい向上を達成し、効果量は中程度から大きな²²。この介入はまた、チームのコミュニケーション、構造化された情報伝達、クローズドループの協働も改善しました。主観的な指標では、学習者が学習体験に非常に満足し、強い自己効力感と参加感を持ち、認知負荷が低いことが示されました。これらの結果は、マルチシナリオシミュレーション教育が、プロセスの整合性、協働の深さ、高リスク行動の標準化という従来の指導の欠点に効果的に対処し、高精度でリスクのないトレーニングパスを提供することを示しています(^23,24)。

このモデルの有効性は、認知学習理論を構造化された臨床ワークフローに翻訳することに根本的に依存しています。包括的なシナリオマトリックスと標準化された意思決定スクリプト(図3 および 図4)を活用することで、カリキュラムは孤立した臨床課題を連続的な管理ループにシームレスに統合します。さらに、視覚的汚染フィードバック(図5)の導入により、目に見えない感染リスクを明確に実用的に捉えることで理論的・実践的なギャップを強く埋め、バイオセーフティプロトコルの内部化を加速させ、職業被曝危険を軽減^します。従来の断片化された教育と比べて、マルチシナリオ設計は情報の過負荷を軽減し、知識の伝達を促進し、それによって自信を高める可能性が高いです。国内外の文献と一致するように、本研究における感染症トレーニングのマトリックスベースの結合設計は、感染経路の区分だけでなく、チームの協力や報告コンプライアンス研修の不足にも対応しており、パンデミック後の実社会での曝^露機会が減少した教育環境に特に適用可能です。

本研究の教育的価値は、感染症の臨床教育改革のための実践的な参照枠組みを提供することにあります。本研究の発見は、この構造化されたモデルが、一貫した訓練機会を提供することでケースの季節性や突然性の本質的な限界を緩和する可能性があることを示唆していますが、これらの教育的利益は慎重に解釈する必要があります。現在の実証的証拠は短期評価を用いた単一施設コホートから導き出されているため、このカリキュラムが実際の臨床実践における感染管理の抜け穴を持続的に排除する可能性は、広範な縦断的検証を必要とする仮説のままです。公衆衛生の人材育成という観点から、このモデルは新たで突然の感染症に効果的に対応できる予備軍を構築するための資源を欠く機関に適しています。非常に有望な結果が見られたものの、いくつかの明確な制限点が慎重に検討される必要があります。この試験の単一センターの性質は、多様な制度的文脈での結果の即時の一般化を本質的に制約しています。最も重要なのは、評価フレームワークが教育介入直後の短期的なパフォーマンス向上のみを捉えていたことです。複雑な臨床スキルや感染管理プロトコルの厳格な遵守は時間的な衰えを容易にするため、現在の長期的な追跡調査の欠如は、これらの重要な能力の持続性の確認を著しく制限しています。最後に、高忠実度シミュレーションの多大な物流コストと、実際の臨床緊急事態における混沌とした心理的ストレスを完全に再現できない本質的な困難さを現実的に認識しなければなりません。

結果に基づき、本研究はシナリオ重みの加重調整、バーチャルリアリティ強化フィードバックの導入、動的誤差分析のクローズドループシステムの構築、そして費用対効果と長期的効果を評価するための多施設研究を提案しています。まとめると、マルチシナリオシミュレーション教育は感染症における実践能力の向上に大きな効果を示しており、パンデミック以降の主要な教育モデルとなり、質の高い公衆衛生人材の育成に寄与すると期待されています。

この前向きランダム化比較試験は、多シナリオシミュレーション教育が感染症実践教育において非常に効果的であることを示しました。このモデルの適用により、医学生の客観的な実践パフォーマンス、重要なステップの遵守度、臨床的意思決定能力、チームワーク能力、学習体験が中程度から高い効果で効果的に向上しました。特に高リスクの感染管理行動やプロセス統合において、その利点は明らかであり、従来の教育では十分な現実的な実践機会を提供できず、協働トレーニングに不十分さがあり、安全意識を内面化する能力が限られている問題を効果的に解決しました。したがって、マルチシナリオシミュレーション教育はバイオセーフティの制約を克服し、必須実践行動の標準化において短期的に顕著な効果を示していますが、ポストパンデミック時代における主要な教育推進力としての役割は、現在では有望でありながら予備的な戦略と見なされるべきです。即時の全国的な採用ではなく、将来の多施設多施設試験を厳格に検証し、長期的なスキル維持、費用対効果、臨床患者アウトカムへの真のトランスレーショナルな影響を厳しく検証することを基盤としなければなりません。これにより感染症教育は標準化と体系化へと進みます。

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
ハイファイデリティシミュレーションシステム	シミュレーションセンター、北四川医科大学附属病院	モデル固有	複数シナリオの感染症シミュレーショントレーニング
OSCEチェックリスト＆amp;スコアリングフォーム	研究チーム	標準化されたプロトコル	臨床スキルと重要な行動の客観的評価
質問票調査フォーム	研究チーム	検証済みスケール	学習者の満足度、自己効力感、認知負荷の評価
統計ソフトウェア（SPSS）	IBM Corp.	バージョン26.0	結果データの統計分析