숙련도 기반 수술 훈련 - 관절경 Bankart 수리 사용

배경: 시뮬레이션 기반 기술 훈련은 외과 의사의 전통적인 생체 내 훈련을 보강하는 방법으로 제안되었습니다.[1] 시뮬레이션 기반 교육은 아직 초기 단계이며 이러한 유형의 교육이 구성되는 방식에 대해 미국과 전 세계적으로 상당한 변동성이 있습니다.[2] 최초의 성공적인 시뮬레이션 검증 연구는 숙련도 기반 진행 방법론을 사용했습니다.[3] 연수생은 복강경 담낭절제술을 생체 내에서 완료하기 전에 성능 벤치마크(시뮬레이터에서 숙련된 외과의의 성능을 기반으로 함)를 입증해야 했습니다.[4] 이 접근법은 관절경 검사에서 사용되지 않았습니다. 이 연구에서 우리는 단방향 전방 어깨 불안정성에 대한 관절경 Bankart 수리를 수행하는 방법을 학습하기 위한 숙련도 기반 기술 훈련의 유용성을 평가할 것을 제안합니다.

숙련도는 관절경 Bankart 절차를 수행하는 데 매우 경험이 풍부한 외과의의 메트릭 기반 성능 수준을 사용하여 결정됩니다.[5] 메트릭은 이전에 북미 관절경 협회 델파이 패널 회의에서 식별, 운영상 정의 및 합의된 후 검증되었습니다. 구성 유효성을 입증한 메트릭은 성능 벤치마크/숙련도 수준을 정의하는 데 사용됩니다. 그룹 C는 미리 정해진 성능 수준을 보여줄 때까지 시뮬레이터 모델에서 훈련해야 합니다. 교육 완료 시 모든 교육생은 신선한 사체 어깨 표본에 대한 Bankart 절차를 완료해야 합니다. 수술 수행은 비디오로 녹화되고 이후 피험자 신원과 그룹에 대해 알지 못하는 두 명의 숙련된 관절경 외과의가 평가합니다. 평가자는 r>0.8의 평가자 간 신뢰도 수준으로 사전 정의된 절차 단계, 오류 및 센티넬 오류를 안정적으로 식별하도록 훈련받았을 것입니다. [6]

가설: 숙련도 기반 진행 훈련생이 전통적으로 훈련된 피험자보다 신선한 사체 어깨에서 관절경 Bankart 절차를 훨씬 더 잘 수행할 것이라는 가설이 있습니다. 그들은 또한 시뮬레이터 사용을 포함하여 정확히 동일한 커리큘럼 자료를 받은 훈련생보다 훨씬 더 잘 수행할 것이지만 훈련을 진행하기 전에 숙련도 기준에 대한 기술 수행을 입증할 필요 없이 원하는 속도로 진행할 수 있습니다. .

절차: 대학원 4년차 및 5년차 정형외과 수련생의 세 그룹은 표준 관절경 Bankart 수리를 수행하는 방법을 시연하는 오리엔테이션 비디오에 대한 온라인 액세스를 제공합니다. 3개 그룹 모두에 대한 일련의 기본 평가는 훈련 시작 전에 얻어지며 시공간,[7] 지각,[8,9] 및 정신 운동 평가[10-13]를 포함하여 그룹이 비교 가능하도록 합니다. 그런 다음 표준 교육 그룹(그룹 A)은 일상적인 레지던트 과정에서 오늘처럼 교육을 진행합니다. 그룹 B와 C는 각각의 훈련 조건에 따라 전향적으로 무작위화됩니다(온라인 무작위화 장치 사용). 그룹 C는 미리 정의된 능숙도 기준을 입증할 때까지 온라인 교육 정보를 공부합니다. 또한 관절경 매듭 묶기를 성공적으로 완료하고 숙련도를 입증해야 시뮬레이션 기반 교육 모델을 진행할 수 있습니다. 벤치마크는 숙련된 관절경 외과 의사 그룹이 묶은 매듭을 사용하여 설정되었습니다. 시뮬레이션 모델에서 숙련도가 입증될 때까지 교육을 계속합니다. 그룹 C 훈련생은 이러한 기술 훈련 세션 동안 숙련된 트레이너와 평가자로부터 감독을 받고 그들의 성과에 대한 형성 피드백을 받게 됩니다. 그룹 B는 그룹 C와 동일한 커리큘럼을 완료하지만 교육의 모든 단계에서 능숙함을 입증할 필요 없이 자신이 원하는 속도로 교육을 진행할 수 있다는 점만 다릅니다.

결과 평가 과정이 완료되면 세 그룹의 교육생 모두가 신선한 사체 표본에 대한 Bankart 절차를 완료해야 합니다. 그들은 주제 훈련 그룹에 눈이 멀고 연구 참가자의 지시에 따라서만 돕도록 지시받은 숙련된 정형외과 의사의 도움을 받을 것입니다. 안내가 제공되지 않습니다. 그들의 공연은 차후 분석을 위해 비디오로 녹화될 것입니다. 비디오 평가자는 피험자의 신원과 그룹에 대해 눈이 먼 경험 많은 정형외과 의사가 될 것입니다. 수술 중 성능에 대한 객관적인 평가는 북미 관절경 협회 Delphi 패널에서 동의하고 이전에 구성 유효성을 보여주는 것으로 입증된 사전 정의된 성능 메트릭을 사용하여 측정됩니다. 여기에는 완료된 절차의 올바른 단계, 절차 완료 시간, 절차 내 오류 및 감시 오류가 포함됩니다.

전력 계산 어깨 모델에 대한 구성 유효성 연구에서 파생된 데이터를 기반으로 올바르게 완료된 단계, 절차를 수행하는 시간, 오류 및 센티넬 오류에 대해 다음과 같은 전력 계산 추정치를 얻었습니다. 계산은 n = 16의 그룹 크기, 참조 평균 및 표준 편차 점수, 95% 신뢰 구간에 해당하는 5%의 알파 및 유의성에 대한 양측 통계 테스트를 기반으로 합니다.

이전 연구에서 26 - 42%의 전환 효율성 비율(TER)이 초보자에게 나타났습니다.[13] 20%의 TER은 통제 그룹 37.4와 비교하여 PBP 훈련 그룹이 절차의 44.88 단계를 완료한다는 것을 의미합니다. 이 차이의 통계 검정력은 0.99입니다. 시간 및 센티넬 오류에 대해 비슷한 크기의 차이(즉, 20%)는 통계 검정력 > 0.8의 평균 차이를 초래합니다. 오류 점수는 허용 가능한 유의 수준에 도달하기 위해 ~40% 그룹의 평균 점수 간의 차이가 필요합니다. 또한 이러한 모든 차이점은 PBP 훈련생이 여전히 전문가를 능가하지 못한다는 것을 의미합니다.

통계 분석

다음 분석이 수행됩니다.

1. 1차 분석은 연수생의 수술 중 성과를 비교합니다. 각 피험자에 대해 완료된 수 또는 수술 중 단계, 소요 시간, 오류 및 센티넬 오류는 하나의 요인 분산 분석(ANOVA)으로 세 그룹에 걸쳐 비교되고 그룹 간의 특정 대조는 Scheffe F-테스트로 수행됩니다.
2. 요소 1이 교육 방법이고 요소 2가 앵커 번호인 반복 측정에 대한 2요소 ANOVA가 나열된 변수에 대해 수행됩니다. 모든 쌍별 차이의 조건부 분산과 관련된 구형도 가정이 평가됩니다.

앵커 1 - 3의 배치에 대한 반복 측정에 대한 통계적 비교.

• 앵커 준비 및 삽입 단계
• 앵커 준비 및 삽입 오류
• 봉합사 전달 및 관리 단계
• 봉합사 전달 및 관리 오류
• 매듭 묶기 단계
• 매듭 묶기 오류

기준 적성 및 성과 Pearson 제품 순간 상관 계수 및 다중 회귀 분석을 사용하여 개인 및 통합 기준 평가에 대한 훈련생의 성과와 Bankart 절차에 대한 객관적으로 평가된 성과 사이의 관계 강도를 평가합니다. 과정 시작 시 지식과 Bankart 절차 수행 간의 관계 강도를 평가하는 데 동일한 유형의 분석이 사용됩니다.