住民の模擬危機状況を予測するための手持ち型デジタル認知補助の効果 (AnticipaMax)

背景: 過去数十年にわたり、特に航空や原子力産業などのリスクの高い分野において、リスクを理解し管理するために多大な努力が払われてきました。 しかし、麻酔や救命救急などの医療分野におけるリスク管理はまだ初期段階にあります。 麻酔や救命救急などの複雑な作業は人的ミスが発生しやすく、睡眠不足やストレスなどの要因によって悪化します。

エラーのリスクは避けられませんが、デジタル アプリケーション MAX や SFAR 紙のチェックリストなどの認知支援ツールの使用を含め、エラーを軽減するための解決策は存在します。 これらの補助具の価値は十分に文書化されており、広範な文献によって裏付けられています。 それにもかかわらず、これらのツールは臨床現場ではまだ十分に活用されていません。これはおそらく、医師の間で否定的な認識があり、慣れていないことが原因と考えられます。

したがって、研究者らは、周術期の合併症を体系的に予測し、日常診療におけるデジタル認知支援を介してその管理を行うことで、医師と医療チームの全体的なパフォーマンスを向上させ、患者ケアを改善できる可能性があると考えています。

主な目的: デジタル認知支援を使用して、潜在的な重大な周術期合併症を体系的に予測することで、危機的状況の管理における全体的なパフォーマンスが向上することを実証します。 主な結果は、技術的パフォーマンスと技術的パフォーマンスを含まない複合スコアで測定されます。

二次目的: いくつかの二次成果の測定: 技術的パフォーマンスと技術的パフォーマンスがない 2 つのグループ間の比較。 シミュレーション中のストレス、自信レベル、必要な能力レベルと参加者の推定レベルとの差。 また、接続された時計を介して電気生理学的変数から計算された交感神経および副交感神経の指標による生物学的ストレス反応の評価も可能です。

研究の性質と実施: 前向き、無作為化、対照、単一施設研究 (リヨン)。 この研究は、CLESS（クロード・ベルナール大学リヨン1校）でシミュレーションで実施され、参加者は、強化期および進行期の麻酔科研修医と救命救急研修医です。 研究には単一のシナリオが使用されます。 各入居者は介入群 (anticipaMAX) または対照群のいずれかにランダムに割り当てられます。 介入はシナリオ開始前の 5 分間に行われます。 この期間中、介入グループのボランティアは、5 分間を使って潜在的な合併症を検討し、MAX ツールの助けを借りてその管理を予測するように指示されます。 コントロール グループのボランティアは、同じ医療ファイル要素と MAX アプリケーションを自由に使用して、希望に応じて自由に組織化できます。 シナリオ中、2 つのグループ間の比較可能性を確保するために、ファシリテーターの介入が標準化されます。