A Simulação Híbrida de Tarefa Integral Melhora a Competência do Estudante de Medicina no Cartório de Cardiologia

O longo exame de caso em medicina é considerado um autêntico teste de competência clínica; no entanto, demonstrou ter baixa confiabilidade e validade devido à variabilidade nos pacientes usados ​​e à classificação subjetiva do examinador. Neste estudo, os pesquisadores levantaram a hipótese de que o ensino especializado com simulação híbrida usando um paciente padronizado usando um novo colete de auscultação, ou seja, um paciente híbrido, e a classificação repetida pelos pares melhoraria o aprendizado e o desempenho do aluno em exames sequenciais de casos longos de cardiologia. Além disso, eles levantaram a hipótese de que a validade do formato melhoraria com o uso de listas de verificação de pontuação quantitativa menos subjetivas.

Histórias com script e listas de verificação de pontuação para três cenários clínicos em cardiologia foram cocriadas e refinadas por meio de consenso iterativo por um painel de especialistas clínicos; estes foram então emparelhados com gravações de achados auscultatórios de três pacientes reais com doença cardíaca valvular conhecida. Um colete vestível com alto-falantes de painel sensíveis à pressão embutidos foi desenvolvido para transmitir essas gravações quando examinadas nos pontos de auscultação anatomicamente padrão. Alunos do programa de pós-graduação em medicina do RCSI foram convidados a se inscrever no estudo e realizar uma série de três exames de casos longos em cardiologia (LC1 - LC3) usando simulação híbrida. O desempenho de cada participante foi registrado e avaliado usando a nova lista de verificação de pontuação por dois participantes pares e dois examinadores RCSI. Além disso, os participantes foram randomizados em dois grupos: Grupo 1 recebeu ensino individual e em pequenos grupos com um paciente híbrido de um treinador especialista entre LC1 e LC2; os do Grupo 2 receberam a mesma intervenção entre LC2 e LC3 (um design de lista de espera controlado randomizado). Os participantes preencheram um questionário pré e pós-estudo. Os dados são apresentados como número (%), média ± desvio padrão ou mediana (intervalo interquartil). As comparações de grupos foram feitas usando o teste t não pareado ou o teste qui-quadrado (χ2). Um valor de p < 0,05 foi considerado estatisticamente significativo. A análise multivariada foi realizada usando modelagem linear mista geral e regressão logística múltipla. A variabilidade interobservador foi avaliada por meio do Coeficiente de Correlação Intraclasse (ICC).