Implementação e Avaliação de um Módulo de Aprendizagem Perceptiva sobre Estimativa Visual da FEVE

A ETE é cada vez mais utilizada para diagnóstico e monitoramento perioperatório. No entanto, aprender ETE pode ser longo e difícil: as diretrizes sugerem que os alunos realizem e interpretem centenas de exames de ETE durante seu treinamento. Mesmo que este processo de aprendizagem tenha sido usado com sucesso por muitos anos, ele tem limitações importantes, especialmente no contexto de um número cada vez maior de treinandos: o acesso a pacientes e especialistas em ETE é limitado e o longo período de tempo necessário para o treinamento é também um problema.

Os simuladores ganharam popularidade como ferramentas para o ensino da ecocardiografia, apresentando benefícios principalmente no manuseio das sondas e aquisição de imagens. Alguns simuladores também podem ser úteis para replicar algumas doenças, mas a maioria dos simuladores pode apenas replicar uma variedade limitada de doenças e principalmente apresentações típicas. Esta é uma limitação importante quando se trata de ensinar interpretação de imagens. Para desenvolver seus conhecimentos, os treinandos devem ser expostos a uma ampla gama de variações normais e a anormalidades mais sutis.

Os PLMs representam uma modalidade alternativa para ensinar interpretação de imagens, e já são utilizados em outras áreas. Os PLMs são ferramentas online criadas para aprimorar o desenvolvimento do reconhecimento de padrões, uma habilidade necessária para interpretar imagens TEE com eficiência. Com os PLMs, os alunos observam uma série de imagens ou videoclipes e devem responder a uma pergunta sobre cada imagem em um curto período de tempo. Cada resposta é seguida por um feedback imediato (a resposta correta). Observando um grande número de imagens online e recebendo feedback sistemático e especializado, o aluno aprende rapidamente a extrair com eficiência as informações necessárias da imagem.

Este estudo terá como objetivo avaliar os efeitos de um PLM na capacidade de residentes juniores e estudantes de medicina de estimar corretamente visualmente a fração de ejeção do ventrículo esquerdo usando imagens de ETE.

Métodos:

Uma equipa de programadores experientes irá desenvolver uma plataforma Web, que permitirá a identificação tanto dos participantes como dos especialistas em TEE, gerir o processo de consentimento, alojar os testes utilizados para avaliar a perícia dos participantes e o próprio PLM, bem como gerir as imagens do TEE e os dados do estudo.

O estudo piloto desenhado para avaliar o impacto do PLM na estimativa visual da FEVE será composto pelas seguintes etapas:

1. seleção e validação de casos de ETE,
2. desenvolvimento de duas versões de um teste e do PLM,
3. análise do impacto do PLM no desempenho dos participantes versus um grupo de controle.

Cada caso de ETE usado neste estudo compreenderá 3 loops de vídeo curtos contendo as seguintes visualizações ecocardiográficas padronizadas:

• visão das quatro câmaras do esôfago médio
• vista medioesofágica de duas câmaras
• visão do eixo longo do esôfago

Antes da inclusão no estudo, cada caso será anonimizado e posteriormente validado por dois cardiologistas especialistas em interpretação de ETE. Serão utilizados apenas os casos em que a estimativa visual da FEVE fornecida independentemente pelos dois especialistas em ETE diferirá em no máximo 10%. Dois conjuntos diferentes de imagens validadas serão então criados.

O primeiro conjunto será composto por dois grupos de 20 casos validados (total de 40 casos). Esses casos serão usados ​​para criar duas versões de um teste usado para avaliar a experiência dos participantes na estimativa visual da FEVE em diferentes estágios do protocolo de pesquisa. Esses casos não farão parte do PLM.

O segundo conjunto será composto por 96 casos validados destinados ao PLM. O PLM é projetado não para avaliar a experiência dos participantes, mas para desenvolver sua capacidade de estimar a FEVE.

Ao fazer um teste na plataforma, os participantes verão na tela os três pequenos loops de vídeo de cada caso simultaneamente por no máximo 20 segundos, e então deverão fornecer uma estimativa da FEVE. Cada resposta será seguida imediatamente por outro caso e nenhum feedback será fornecido.

Ao fazer o PLM, os participantes verão os três pequenos loops de vídeo de cada caso simultaneamente na tela por no máximo 20 segundos, e então deverão fornecer uma estimativa da FEVE. No entanto, cada resposta será seguida de um feedback na forma do valor médio das estimativas visuais da FEVE dos especialistas. Esta sequência de "visualização do caso - estimativa do participante - feedback do especialista" será repetida 96 vezes durante este PLM.

Residentes e estudantes de medicina serão randomizados pela plataforma para um Grupo de Controle e um grupo PLM. Ambos os grupos participarão de duas sessões on-line. Durante a primeira sessão, serão coletados dados demográficos e de experiência clínica. Todos os participantes também realizarão um pré-teste para medir sua capacidade basal de estimar a FEVE. Então, apenas os participantes randomizados para o grupo PLM farão o PLM. Todos os participantes farão um pós-teste no final da primeira sessão. Seis meses depois, todos os participantes retornarão para uma segunda sessão para realizar o teste atrasado.

Ao final do estudo, os participantes do grupo Controle poderão completar o PLM se assim o desejarem.