結腸内視鏡検査のパフォーマンスに対する非技術スキルのシミュレーションベースのトレーニング カリキュラムの影響

この研究では、ランダム化制御された 2 アーム デザインを採用します。 すべての検査とトレーニングはセント マイケルズ病院 (30 Bond Street, Toronto, Ontario) で行われます。 研究中、参加者は仮想現実（VR）内視鏡シミュレーターで下部内視鏡手術のシミュレーションを実行します。

使用したシミュレーションデバイスの説明

Low-Fidelity シミュレーター (ベンチトップ モデル): Low-Fidelity シミュレーターは、一般的な内視鏡スキルの開発に役立つ、検証済みのベンチトップ内視鏡シミュレーターです。 このシミュレーターは、さまざまな複雑さの 27 の異なるシーケンスに準拠した番号付きのターゲット (穴) を備えた一連の垂直の木製の障壁で構成されています。 オリンパスの小児ビデオ結腸鏡は、ビデオ モニターに視覚的な出力が表示され、定義されたシーケンスをできるだけ迅速かつ正確にナビゲートするために使用されます。

高忠実度シミュレーター: 仮想現実モデル: テストとトレーニングに使用される高忠実度シミュレーターは、EndoVR® 仮想現実 (VR) 内視鏡シミュレーターです。 これは、仮想患者の結腸内腔を表示する画面を備えたコンピュータベースのモジュールに挿入される特殊な内視鏡を使用して、結腸内のナビゲーションをモデル化します。 手順に関連する視覚的および触覚的なフィードバックの両方を提供します。 VR シミュレーターには、結腸内視鏡検査のためのさまざまな複雑さの標準化された症例ベースのシナリオが多数用意されています。

実験計画の詳細

ベースラインアンケート: 年齢、性別、トレーニングレベル、過去の内視鏡検査の経験と経験の性質(該当する場合)、ビデオゲームの経験などの人口統計および背景情報を収集するために、プロジェクトの開始時にすべての参加者に対して書面によるアンケートが実施されます。 、これはベースラインの内視鏡スキルと相関する可能性があります。

事前テスト: すべての参加者は、(1) 結腸内視鏡検査に関するベースラインの知識を評価するために設計された事前テストに参加します。 (2) 技術的スキル。 (3) 非技術的なスキル。 プレテスト中のいかなる時点でもフィードバックは提供されません。 事前テストは次の内容で構成されます。

知識テスト: 適応症、鎮静、安全性、所見、病理、追跡調査など、結腸内視鏡検査に関する参加者の理論的知識を評価するために設計された 30 分間 (20 問) の多肢選択問題テスト。

VR シミュレーション テスト: VR シミュレーターで結腸内視鏡検査手順を完了することで、参加者のベースライン内視鏡技術熟練度が評価されます。 このシナリオは、生検などの介入を必要とせずに、スクリーニング結腸内視鏡検査をシミュレートします。 この手順は、参加者が手順を完了するのに 30 分以上かからないように時間が設定されます。 専門の評価者がパフォーマンスを評価するために立ち会いますが、支援は提供しません。 匿名性を確保するために顔が映らないようにパフォーマンス測定を行うために、参加者全員がビデオ撮影されます。 手順を開始する前に、参加者は自己効力感を測定するためのアンケートに回答します。

VR シミュレーション ベースの「統合シナリオ」テスト: シミュレーターのみのテストに続いて、参加者は統合シナリオ形式のテストを完了して、ベースラインの内視鏡の非技術的熟練度を評価します。 このテストは、参加者が内視鏡看護師と患者を描写する標準患者 (SP) と対話しながら、VR シミュレーターで結腸内視鏡検査手順を実行する別のテストをモデルにしました。 VR シミュレーターは患者ベッドの隣に配置されるため、シミュレートされた手順は内視鏡室のセットアップを模倣します。 医療上の役割に関する指示を受ける標準化された患者は、結腸がんのスクリーニングに関するシナリオを実行します。 研修生は結腸内視鏡検査の手順、その利点とリスクを説明し、手順の同意を得ることが求められます。 研修生は、患者に対応し、必要に応じて標準看護師 (SN) と対話しながら、VR シミュレーター上で手順を実行します。 シミュレータが手順が不快感の閾値を超えていることを通知した場合、SP は VR シミュレータからの合図を実行します。 パフォーマンス測定値を取得するために、参加者全員のパフォーマンスがビデオ撮影されます (匿名性を確保するために顔が撮影されない方法で)。 参加者には手順を完了するために最大 45 分の時間が与えられます。 手順を開始する前に、参加者は自己効力感を測定するためのアンケートに回答します。

トレーニング介入: その後、オンラインのランダム化アルゴリズムを使用して、参加者が 2 つのグループのいずれかにランダム化されます (1:1 の割り当て配分に従って)。

サンプル サイズの計算: 検出力分析は、G*Power バージョン 3.1.9 を使用して計算されました。 外科医のための非技術スキル (NOTSS) および OSANTS フォームによって評価される外科における NTS トレーニング カリキュラムを評価した以前の研究を使用し、関連する効果量を使用して分析を実施しました。 効果量 0.65 (効果量 f)、アルファ 0.05 (両側)、ベータ 0.20、2 つのグループ、3 つの測定に基づいて、16 人の参加者が反復測定を使用して 0.80 を超える検出力を達成する必要があります。 ANOVA (因子間)。 さらに、内視鏡シミュレーションのカリキュラムを比較した以前の研究では、有意差を検出するには 1 グループあたり最低 15 人の参加者があれば十分であることがわかりました。 したがって、予想される 20% の脱落および/または無回答が発生する可能性があることに対応するために、合計 36 人の参加者を募集する予定です。

統計分析: 統計分析は、社会科学向け統計パッケージ (SPSS) バージョン 20 を使用して実行されます。 すべての統計検定は、p < 0.05 で有意であるとみなされます。 ベースラインアンケート: 患者の人口統計とベースライン変数は、分散分析 (ANOVA) と連続変数とカテゴリ変数のカイ二乗検定をそれぞれ使用して 2 つのグループ間で比較されます。 (b) 臨床パフォーマンス (技術的および非技術的): 各グループのライブ結腸内視鏡検査中の臨床パフォーマンスは、DOPS、GiECAT、NAPCOMS、および Modified-OSANTS からのスコアを比較することによって決定されます。 具体的には、混合因子 2 (NTS カリキュラム対 TS カリキュラム) x 2 (手順 1 対手順 2) ANOVA を使用して、評価スケールに基づいて差異があるかどうかを判断します。 Tukey の正直有意差 (HSD) 検定は、有意差を判断するための事後分析として使用されます。

技術的パフォーマンス: 各グループのシミュレーターでの技術的パフォーマンスは、DOPS、GiECAT、および GAGES からのスコアを比較することによって決定されます。 具体的には、混合因子 2 (NTS カリキュラムと TS カリキュラム) x 3 (事前テスト、事後テスト、保持テスト) の ANOVA を使用して、評価スケールに基づいて違いがあるかどうかを判断します。 Tukey HSD テストは、重大な違いを判断するための事後分析として使用されます。

非技術的パフォーマンス: 各グループのシミュレーターでの非技術的パフォーマンスは、GiECAT と修正された OSANTS からのスコアを比較することによって決定されます。 具体的には、混合因子 2 (NTS カリキュラムと TS カリキュラム) x 3 (事前テスト、事後テスト、保持テスト) の ANOVA を使用して、評価スケールに基づいて違いがあるかどうかを判断します。 Tukey HSD テストは、重大な違いを判断するための事後分析として使用されます。