DKA管理のコンピュータベースのシミュレーション (DKA)

糖尿病性ケトアシドーシス (DKA) は、米国で年間約 115,000 件の退院を占めています。 この生命を脅かす臨床症状の適切な管理には、低カリウム血症、低血糖、DKA 再発の回避など、タイムリーで細心の注意を払った介入が必要です。 しかし、臨床管理は依然として理想的とは言えません。たとえば、DKA の一次診断で大規模教育病院に入院した患者の最近のレトロスペクティブ カルテ監査では、それらの 75% が不適切なインスリン療法を受けていました。 ギャップを練習するこの証拠は、コンピューター シミュレーション トレーニングを使用してブリッジ可能性があります。

シミュレートされた訓練環境では、訓練生は、患者に危害を加える危険を冒すことなく、訓練では経験しないかもしれない珍しいが重要な臨床症状を管理する機会を得る. クックらによる最近の系統的レビュー。さまざまな分野の医療専門家を対象に、シミュレーションベースの介入と介入なしを比較した 405 の研究を分析しました。 著者らは、シミュレーションが知識を改善することを発見しました [プールされた効果サイズ 1.20 (95% 信頼区間 (CI)、1.04-1.35)]。 およびスキル [プールされた効果サイズ 1.09 (95% CI、1.03-1.16)]。 別のシステマティック レビューでは、バーチャル ペイシェント シミュレーションを介入なしと比較した 50 の研究を分析し、介入なしと比較してバーチャル ペイシェント シミュレーションの大きなプラス効果を発見しました (プールされた効果サイズ 0.94 (95% CI 0.69-1.19) 知識の成果、0.80 (95% CI 0.52-1.08) 臨床的推論と 0.90 (95% CI 0.61-1.19) 他のスキル用）。

シミュレーションを介入なしと比較した研究は数多くありますが、さまざまなシミュレーションベースの介入を直接比較した研究はほとんどありません。 シミュレーションの有効性に関する 2 つのシステマティック レビューでは、反復練習が単回使用の指導法よりも優れていることが実証されています。 これらのレビューに含まれる研究では、スキルを長期的に保持するにはどれだけの練習が必要かを報告しているものはほとんどありません。 これらのシステマティック レビューは、個別のパフォーマンスに合わせたトレーニングがより良い学習成果と関連していることも示しました。

ただし、個別学習のパラメーターを定義する際に、誰が制御の場を持つべきかは不明のままです。 あるランダム化比較試験では、腰椎穿刺シミュレーションを使用したレジデント トレーニングについて、自己調整学習とインストラクター調整学習介入を比較し、自己調整学習が 3 か月で優れた長期スキル保持につながることが明らかになりました。 集中的な反復練習は意図的な練習の重要な要素の 1 つであるため、自己調整型の学習者は、練習量を最適化できることを考えると、優れた結果を達成する可能性が高いと仮定できます。ただし、これはシミュレーターの学習環境ではまだ評価されていません。

教師なしシミュレーション カリキュラムと教師ありシミュレーション カリキュラムの有効性は、相反する結果をもたらしました。 さまざまなシミュレーション方法を比較したシステマティック レビューでは、グループ指導がより良い結果と関連していないことが明らかになりました (プールされた効果サイズ -0.22)。 一方、シミュレーションを他の教育モダリティと比較した無作為化試験の以前の系統的レビューでは、グループ指導が正の学習効果と関連していることが明らかになりました (プールされた効果サイズ 0.72)。 教師あり学習は、教師なし学習よりも優れていると考えることができます。前者は、継続的な実践を強化するために、意図的な実践の重要な要素である継続的な有益なフィードバックの機会を学習者に提供するからです。 ただし、これはシミュレーションベースの教育用に正式にテストされていません。

シミュレーション教育における自己調整学習と教師あり学習と教師なし学習については、さらに調査する必要があります。 研究者らは、(1) 指導を受けた管理と指導を受けていない管理の影響、および (2) 事前に選択した数の実践事例と自己選択した数の実践事例の医学生への影響を比較する、2 x 2 の要因クラスター無作為化比較試験を実施しました。 DKA管理のコンピューターベースのシミュレーションに関する居住者スコア。 意図的な練習の理論を利用することにより、研究者は、監視された環境でシミュレーターを使用した参加者がシミュレーターで優れたスコアを出すだろうという仮説を立てました。 さらに、自己調整学習にランダム化された参加者は、シミュレーターで優れたスコアを獲得すると仮定しました。