Efficacia dell'apprendimento interprofessionale e della simulazione sull'invecchiamento in buona salute nel programma universitario di medicina e infermieristica

Disegno: questo è uno studio randomizzato e controllato. I partecipanti idonei saranno assegnati in modo casuale al gruppo di intervento (IPSE) o al gruppo di controllo (corso tradizionale) in un rapporto 1:1. Lo sperimentatore utilizzerà una dimensione del blocco di quattro senza stratificazione: per ogni blocco di 4 studenti, verrà prodotto un diverso ordinamento casuale di 2 assegnazioni a ciascun trattamento. Una tabella di numeri casuali verrà utilizzata per produrre 2 elenchi di randomizzazione: uno per gli studenti di infermieristica e uno per gli studenti di medicina.

Contesto e partecipanti: lo studio sarà svolto presso l'Università del Piemonte Orientale (Italia). In questo studio, studenti volontari del secondo anno della Scuola per Infermieri e studenti volontari del quarto e quinto anno della Facoltà di Medicina saranno reclutati attraverso una sessione informativa.

Intervento: il programma IPSE è diviso in due fasi: 1) verrà offerto un corso di autoapprendimento sulla modifica dello stile di vita, 2) verranno forniti quattro diversi metodi di apprendimento: lezione didattica, gioco di ruolo, paziente standardizzato e un nuovo ambiente di apprendimento con simulazione avanzata immersiva .

Raccolta dati: i dati demografici (sesso, età, istruzione) saranno raccolti per ottenere un profilo di base dei partecipanti prima dell'assegnazione. Prima della randomizzazione e dopo il completamento del programma, ciascun partecipante completerà la sessione di valutazione.

Calcolo della dimensione del campione: sarebbe necessaria una dimensione minima del campione di studio totale di 60 (24 infermieri e 36 studenti di medicina) per fornire l'80% di potere per rifiutare l'ipotesi nulla che non esiste alcuna differenza tra i due bracci di ricerca nel punteggio NAS/PAS, con un errore di tipo 1 bilaterale del 5%. Per bilanciare la dimensione del campione dei due gruppi, il ricercatore ha deciso di reclutare lo stesso numero di studenti di infermieristica e medicina: 36 partecipanti per ciascun gruppo. Con un'indennità del 10% per gli studenti persi al follow-up, sarebbe richiesto e verrà utilizzato un campione di 80 studenti.

Analisi: tutte le analisi saranno basate sull'approccio Intention-To-Treat (ITT). Gli studenti che non iniziano l'intervento o completano solo il 25% del corso non saranno inclusi nell'analisi. Le analisi statistiche descrittive saranno condotte separatamente per ciascun gruppo di studenti utilizzando le informazioni raccolte al basale. Per le variabili categoriali, verranno riportati il ​​numero e la percentuale di partecipanti in ciascuna categoria mentre, per le variabili continue normalmente distribuite, verranno calcolati i valori della media e della deviazione standard. Se i dati non sono normali, lo sperimentatore utilizzerà l'intervallo mediano e interquartile. Successivamente, le analisi saranno condotte categorizzando le variabili continue e unendo i livelli delle variabili ordinali per evitare il verificarsi di fenomeni di dati sparsi.

Al fine di valutare le differenze di base tra studenti infermieri e studenti di medicina, verranno eseguiti test di associazione approssimati (Chi quadrato) o esatti (Fisher) per variabili categoriali mentre, per quelle numeriche, lo sperimentatore utilizzerà il test T indipendente (parametrico) o il Test U di Mann-Whitney (non parametrico). Verranno riportati i valori p value ottenuti.

Verranno implementati i profili di risposta individuale degli esiti primari. Quindi, i soggetti saranno classificati in due gruppi: successo se aumentano i punteggi positivi/diminuiscono i punteggi negativi e non hanno successo se diminuiscono i punteggi positivi/aumentano i punteggi negativi. L'associazione con questi esiti binari e le variabili registrate sarà valutata con opportuni test (Chi-quadro, Fisher Exact, T, Mann-Withey). Per ogni risultato i rischi relativi saranno calcolati con il rispettivo intervallo di confidenza al 95% utilizzando una regressione di Poisson con una robusta varianza dell'errore.

I dati dello studio saranno raccolti e gestiti con gli strumenti elettronici di acquisizione dei dati REDCap31 e le analisi saranno eseguite utilizzando SAS versione 9.4.