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

1. Vergleichen Sie, ob Leistungsunterschiede zwischen den Gruppen langfristig bestehen bleiben
2. Bewerten Sie, ob die Gruppen Unterschiede in der Sicherheit im Operationssaal aufweisen, indem Sie die unbeabsichtigten Verletzungen im Tier- ODER zwischen den Gruppen vergleichen
3. Ermitteln Sie anhand der Geschwindigkeit, der Bewegungseffizienz oder einer Kombination dieser Kennzahlen die Schulungsdauer, die Anfänger benötigen, um Kenntnisse im laparoskopischen Nähen zu erlangen
4. Identifizieren Sie alle grundlegenden Teilnehmermerkmale, die die individuelle metrikspezifische Leistung vorhersagen können