腹腔鏡下胆嚢摘出術の手術パフォーマンスを向上させるための構造化された遠隔手術コーチング

目的: 従来の外科研修 (CST) に構造化遠隔外科コーチング (SRSC) プログラムを追加した場合と、従来の外科研修 (CST) のみの場合の、一般外科研修医の (1) 技術的パフォーマンス、(2) 技術的エラー、および(3) 腹腔鏡下胆嚢摘出術の自己評価の正確さ。 異なるタイムゾーンや大陸を越えてリモートコーチングを実施する可能性も検討されます。

仮説 1: SRSC プログラムに参加すると、CST と比較して優れた技術スキルが得られ、腹腔鏡下胆嚢摘出術中に犯される技術的エラーが少なくなります。

仮説 2: SRSC プログラムに参加すると、CST と比較して参加者の技術スキルがより正確に自己評価されるようになります。

仮説 3: 異なるタイムゾーンや大陸を越えて、外科研修医を遠隔から指導することが可能になるでしょう。

研究のデザインと設定:

研究者らは、研究参加者を1:1で介入群(SRSC+CST)と対照群(CST)に無作為に割り付けて、多施設共同ランダム化対照試験を実施する。 研究者は、ブロック サイズ 4、割り当て比率 1:1 のブロック化されたランダム化を使用して、24 か月の継続的な募集期間にわたって参加者が均等に配分されるようにします。

研究参加者と募集:

研究者は一般外科研修医（PGY 1 ～ 5）を研究参加者として募集します。 主任外科医として腹腔鏡下胆嚢摘出術の一部を日常的に（監督下で）実施し、一般外科業務をローテーションしている研修医なら誰でも参加するよう招待されます。

構造化された遠隔手術コーチング (SRSC) プログラム (介入):

介入グループにランダムに割り当てられた参加者は、CST に加えて 3 か月の SRSC プログラムに参加します。 彼らは、外科指導の概念と SRSC プログラムの目的を説明する標準化された 10 分間のビデオ プレゼンテーションを視聴します。 外科コーチは、体系化された遠隔外科コーチングを提供します。 各コーチの資格と資格は以下に記載されています（研究チーム）。 遠隔コーチングにはWeb会議プラットフォームZoom（https://zoom.us）を使用します。 参加者は、コーチングセッションの前に、主治医として実施した腹腔鏡下胆嚢摘出術のビデオ録画を提出するよう求められます。 各コーチはビデオ録画を確認し、議論すべき重要なテーマを特定します。 コーチング セッションは、修正された PRACTICE モデルを使用して構成され、臨床環境の外で実施され、参加者が特定の術中問題を定義し、概念的にさまざまな解決策をトラブルシューティングすることを奨励する促進的なコーチング手法を採用します。 各セッションの主な観察と議論のポイントは、コーチング テンプレートに記録されます。 コーチングセッションは隔週で実施される予定です。ただし、居住者の運用スケジュールと曝露に応じて変動が発生する場合があります。 各参加者は、それぞれ 30 ～ 45 分のコーチング セッションを 3 ～ 4 回完了することが期待されています。

従来の外科トレーニング (対照):

対照グループにランダムに割り当てられた参加者は、予定された教育セッションへの出席や、病棟および手術室での割り当てられた責任の継続など、通常の一般外科研修研修を継続します。 参加者は、介入グループにおける曝露期間を模倣するために、3か月間に主任外科医として実施した5回の連続腹腔鏡下胆嚢摘出術のビデオを録画するよう求められます。

人口統計データ:

研究者らは、年齢、性別、大学院の研修年数、利き手、主治医として実施された、または研究前および研究中に補助を受けた初級、中級、上級の腹腔鏡症例の数を収集する。

主な成果測定:

研究者らは、主要評価項目として、腹腔鏡下胆嚢摘出術中の技術的パフォーマンスを測定します。 2 つの評価スケールが使用されます。腹腔鏡スキルのグローバル手術評価 (GOALS) スケールと、腹腔鏡手術におけるエラーの汎用エラー評価ツール (GERT) です。

二次的な成果の測定:

研究者らは、研究後のアンケートを使用して、SRSC プログラムの有用性についての主観的な認識と副次的成果としての遠隔コーチングの課題を調査します。 調査員は、ビデオレビューに費やした時間、コーチングセッションの準備、コーチによるセッションの実施などの実現可能性データも収集します。 ベースライン時および研究完了時の技術的パフォーマンスに関する参加者の自己評価データも収集されます。

ベースラインおよび介入後の評価:

各研究参加者に対して提出された 1 回目と 5 回目のビデオ録画は、訓練を受けた評価者によって、グループ割り当てと参加者のトレーニング レベルを知らされずに、それぞれ GOALS スケールと GERT スケールを使用して技術スキルとエラーについて評価されます。 参加者は、GOALS スケールを使用して自分の技術的パフォーマンスを自己評価します。

サンプルサイズ：

臨床的に適切な効果サイズ 1.25 およびグループの配分比 1:1 を使用すると、検出力 0.8 およびアルファ 0.05 を達成するには、グループごとに少なくとも 9 人の参加者が必要になります。 研究者は、参加者の脱落の可能性を考慮して、合計 24 人の参加者 (グループあたり 12 人) を募集することを目指します。 グループごとに 9 人の参加者が募集されると、中間分析が実行されます。 募集は中間分析が完了するまで継続される。

データ分析：

研究者は記述統計分析を実行し、Shapiro-Wilk 検定を使用してデータ分布の正規性を評価します。 正規分布を持つ連続変数の場合、研究者は、グループ間の比較には独立したサンプルの t 検定を使用し、グループ内比較には対応のある t 検定を使用します。 歪んだ分布を持つ連続変数の場合、研究者はグループ間の比較にはマン・ホイットニーの U 検定を使用し、グループ内比較にはウィルコクソンの順位符号検定を使用します。 研究者は、フィッシャーの直接確率検定を使用してカテゴリデータを比較します。 研究者らは、スピアマン相関関係を使用して、自己評価スコアと盲検評価者のスコアの間の相関を調査します。