Führen Bewegungsmetriken zu einem verbesserten Fähigkeitserwerb bei Simulatoren?
Die wachsende Beliebtheit von Bewegungsmetriken wird durch die meisten verfügbaren Virtual-Reality-Simulatoren und einige neuere Hybridmodelle unterstrichen, die Bewegungsverfolgung zur Leistungsbewertung bieten. Ein beliebtes Hybridmodell (PROMIS) ermöglicht das Training mit regulären laparoskopischen Instrumenten in einem Boxtrainer und zeichnet gleichzeitig automatisch die Aufgabendauer und Bewegungseffizienz (Weglänge und Glätte) auf, die den Auszubildenden sofort als Feedback angeboten werden.
Trotz der zunehmenden Verfügbarkeit von Simulatoren, die Bewegungen verfolgen, ist unser Wissen über die Auswirkungen dieser Metriken auf das Lernen von Auszubildenden stark begrenzt. Wir wissen nicht, ob es wichtiger ist, Geschwindigkeit, Genauigkeit, Bewegungseffizienz oder eine Kombination davon für die Leistungsbewertung zu verwenden und wie sich diese Kennzahlen auf den Kompetenztransfer in den OP auswirken.
Basierend auf fundierten pädagogischen Grundsätzen haben wir einen kompetenzbasierten Lehrplan für laparoskopische Nahtsimulatoren entwickelt. Dieser Lehrplan konzentriert sich auf bewusstes und verteiltes Üben, bietet den Auszubildenden erweitertes Feedback und legt von Experten abgeleitete Leistungsziele auf der Grundlage von Zeit und Fehlern fest. Wir haben zuvor gezeigt, dass dieser Lehrplan zu einer verbesserten operativen Leistung der Auszubildenden im Vergleich zu Kontrollpersonen führt.
Um die operative Leistung zu messen und die Übertragbarkeit zu bestimmen, werden wir ein Nissen-Fundoplikatiosmodell von lebenden Schweinen verwenden. Anstatt tatsächliche Patienten einem Risiko auszusetzen, ist das Schweinemodell für diesen Zweck vorzuziehen, da es objektive Metriken (Ziele werden festgelegt, Entfernungen gemessen, Knoten werden für die Schlupfbewertung aufgebrochen) und vollständige Standardisierung bietet und es ermöglicht, mehrere Personen am selben Modell zu testen Tag.
Wir gehen davon aus, dass ein kompetenzbasiertes Simulatortraining im laparoskopischen Nähen auf von Experten abgeleitete Geschwindigkeits- und Bewegungsniveaus zu einer besseren operativen Leistung führen wird im Vergleich zu Teilnehmern, die nur auf Geschwindigkeits- oder Bewegungsniveaus trainieren. Ziel der Studie ist es, einen Leistungsunterschied von mindestens 10 % zwischen den Gruppen festzustellen.
Spezifische Ziele
- Vergleichen Sie, ob Leistungsunterschiede zwischen den Gruppen langfristig bestehen bleiben
- Bewerten Sie, ob die Gruppen Unterschiede in der Sicherheit im Operationssaal aufweisen, indem Sie die unbeabsichtigten Verletzungen im Tier- ODER zwischen den Gruppen vergleichen
- Ermitteln Sie anhand der Geschwindigkeit, der Bewegungseffizienz oder einer Kombination dieser Kennzahlen die Schulungsdauer, die Anfänger benötigen, um Kenntnisse im laparoskopischen Nähen zu erlangen
- Identifizieren Sie alle grundlegenden Teilnehmermerkmale, die die individuelle metrikspezifische Leistung vorhersagen können
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
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North Carolina
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Charlotte, North Carolina, Vereinigte Staaten, 28205
- Carolinas Simulation Center
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Anfänger ohne vorherige laparoskopische oder Simulationserfahrung
- freiwillige Teilnahme
Ausschlusskriterien:
- Experte oder Vertrautheit mit Laparoskopie oder Simulation
- körperlicher Zustand, der die Durchführung laparoskopischer Nähte verhindert
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Aktiver Komparator: Geschwindigkeitsgruppe
Die Speed-Gruppe (n=20) wird das laparoskopische Nähen am validierten FLS-Nahtmodell trainieren, bis das Expertenniveau an Geschwindigkeit erreicht ist (d. h.
Aufgabendauer < 70 Sekunden) wurde bei zwei aufeinanderfolgenden Versuchen erreicht.
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Die Teilnehmer trainieren mit unterschiedlichen Leistungszielen (basierend auf unterschiedlichen Metriken).
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Experimental: Bewegungsgruppe
Die Bewegungsgruppe (n=20) wird das laparoskopische Nähen trainieren, bis Expertenniveaus der Bewegung (Weglänge 6700 und Glätte 560) erreicht sind.
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Die Teilnehmer trainieren mit unterschiedlichen Leistungszielen (basierend auf unterschiedlichen Metriken).
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Experimental: Geschwindigkeits- und Bewegungsgruppe
Die Geschwindigkeits- und Bewegungsgruppe (n=20) wird das laparoskopische Nähen trainieren, bis ein Expertenniveau an Geschwindigkeit UND Bewegung erreicht ist.
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Die Teilnehmer trainieren mit unterschiedlichen Leistungszielen (basierend auf unterschiedlichen Metriken).
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Leistung des laparoskopischen Nähens im Operationssaal bei Tieren
Zeitfenster: Abschluss der Ausbildung und Aufnahmeprüfung nach 3 Monaten
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Abschluss der Ausbildung und Aufnahmeprüfung nach 3 Monaten
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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unbeabsichtigte Verletzungen des Tieres ODER
Zeitfenster: Abschlusstest und 3-monatiger Retentionstest
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Abschlusstest und 3-monatiger Retentionstest
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Trainingsdauer, die Anfänger benötigen, um Kenntnisse im laparoskopischen Nähen zu erlangen, basierend auf Geschwindigkeit, Bewegungseffizienz oder einer Kombination dieser Metriken
Zeitfenster: Ende des Studiums (innerhalb eines Jahres)
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Ende des Studiums (innerhalb eines Jahres)
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Dimitrios Stefanidis, MD, PhD, Carolinas Simulation Center
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
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Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Schätzen)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
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- 11-06-20E
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