Влияние на эффективность использования цифрового когнитивного средства в смоделированных кризисных и стрессовых ситуациях

Эпидемиология смертности на поле боя подчеркивает необходимость безопасности и оперативности оказания помощи в условиях очень высокого стресса. Действительно, было установлено, что около 90% погибших в бою умирают, не доезжая до первой больницы или отделения медицинской помощи. Алгоритмы управления, такие как ABCDE, SAFE MARCHE RYAN и местные протоколы, являются одними из многих доктрин, которые должны применяться военными медиками при работе с серьезными травмами в чрезвычайных ситуациях в различных условиях практики. В бою их действия осуществляются под огнем противника, в темноте, в экстремальных условиях, со значительным числом жертв и ограниченными средствами. В результате на поле боя это множество вариантов и специфических условий практики может затруднить применение руководств по ведению раненых в критических и стрессовых ситуациях и может стать источником врачебной ошибки. Моделирование здоровья является одним из основных инструментов обучения и подготовки в безопасной среде к небезопасным ситуациям («никогда не в первый раз на больном»). Для медицинских работников доступен новый инструмент для принятия решений и протоколирования: когнитивная помощь MAX (Medical Assistant eXpert), которая уже доказала свою эффективность в снижении количества ошибок при управлении витальным дистрессом при анестезии и при базовой помощи раненым в боевых действиях. .

Материалы и методы:

Изучаемое население: военные врачи и медсестры из вооруженных сил, как мужчины, так и женщины, разного возраста и с опытом работы, которых планируется использовать во внешних операциях (OPEX) или краткосрочных миссиях (MCD), назначенных Валь-де-Грас. Школа в качестве слушателей курса непрерывной подготовки «Выживание раненых на войне» (MCSBG).

Дизайн исследования (проведение): аналитическое, проспективное, рандомизированное, контролируемое, открытое исследование, проводимое на курсах подготовки MCSBG в рамках оперативной подготовки военных врачей и медицинских сестер войск в рамках Центра обучения и моделирования в оперативной медицине (CESimMO) в Тулон. У исследователей было четыре пары учеников, которые работали один раз во второй половине дня в течение каждой недельной учебной сессии. Каждая пара учащихся выполнила два разных сценария одинаковой сложности и сложности. Были определены четыре блока сценариев, по которым пары могли работать. Первоначально пары были случайным образом распределены по двум группам: группа 1, в которой первый сценарий выполнялся с использованием МАКС СА, и группа 2, в которой СА использовался во втором сценарии. Таким образом, каждая группа выполняла смоделированный сценарий с MAX и без него. В сценариях использовались либо высокоточные манекены (SimMan 3G/ALS, Laerdal, Stavanger, Ставангер, Норвегия), либо гибридные стандартизированные пациенты (стандартизированные субъекты, оснащенные анатомическими протезами, которые позволяли управлять ими, включая технические процедуры).

MAX CA Описание: MAX — это цифровой АС, разработанный J.C. CEJKA и изначально предназначенный для управления неотложными состояниями при анестезии и реанимации. В протоколе MARCHE RYAN каждое действие представлялось ЦС последовательно и должно было быть подтверждено перед отображением следующего (режим ЧИТАТЬ и ВЫПОЛНЯТЬ). Можно было вернуться, чтобы просмотреть проверенные действия, а в конце процедуры пользователь имел возможность окончательно проверить все свои действия. Оценка эффективности МАХ ранее проводилась в Лионском центре обучения с помощью симуляции здоровья (CLESS, UCBL1 – Университет Клода Бернара, Лион 1), а также во время тренинга по медикализации во враждебных средах (MEDICHOS) и непрерывного обучения в 2-й уровень боевого спасения / помощи пострадавшим (SC).

Использование AC MAX в исследовании: каждый участник использовал приложение MAX при работе с ранеными на войне в смоделированных ситуациях. Презентация приложения и его обработка проводились в первое утро каждого курса, и каждому участнику выдавалась лицензия на загрузку и использование приложения. Инструкторы присутствовали, чтобы ответить на любые вопросы об этом ЦС. Была обеспечена анонимность участников исследования и их волонтерство, а также разрешение фотографировать и использовать видео, собранные в начале каждого курса.

Участникам было предложено полностью использовать приложение для одного из двух сценариев (рандомизированный выбор). Факт возможности использования МАКСа сообщался им каждый раз во время брифинга по сценарию. Точнее, тот, кто запускал алгоритм MARCHE RYAN, должен был использовать MAX AC для полной последовательности, от начала сценария и следовать подсказкам MAX до конца протокола. Участники решали, кто в паре будет использовать МАКС, однако этот человек должен был использовать оба сценария МАКС+ и МАКС- по протоколу MARCHE RYAN. Один из инструкторов/фасилитаторов, следивших за этим процессом, должен был напомнить им об этом требовании во время ухода за ранеными на войне, когда это необходимо, и навязать использование СА, если это применимо.

Рандомизация путем распределения блоков выполнялась с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом R (библиотека randomizr, R Foundation for Statistical Computing, Вена, Австрия, версия 3.4.1), чтобы иметь однородное распределение участников в группе 1 (сначала MAX) и группе 2 (MAX). во-вторых), по четырем блокам (по 1 блоку на прохождение сценария). Типы сценариев, места, где проходило обучение, и распределение инструкторов были одинаковыми для всех курсов MCSBG, включенных в исследование. Назначение пар производилось в первый день каждого курса тренерами CESimMO в Тулоне из списка участвующих стажеров.

Расчет необходимого количества испытуемых производился априори на основании данных работы Р. Лелайдье и М. Трюшо, изучавших влияние МАКС КА на техническую и нетехническую работоспособность. В данной работе, при одинаковой сложности сценариев, исследователи не ожидают значительного эффекта от этого фактора, поэтому различия в средних значениях будут зависеть от использования МАКС. Величина ожидаемого эффекта была рассчитана на основе средней разницы в 13 баллов и стандартного отклонения sd = 11 с n = 8 группами (4 блока сценариев с MAX или без него), что соответствует размеру эффекта MAX CA, равному 0,4. между восемью группами. Набор 32 пар позволит исследователям получить мощность 0,88 с риском первого вида 0,05. Другими словами, популяция из 32 пар позволит исследователям показать минимальный размер эффекта f = 0,35, мощность 0,8 и риск первого вида 0,05. Для этого исследования не планировалось промежуточного анализа.

Сбор и анализ данных:

Все выступления были сняты (на камеры GoPro Hero 4, Сан-Матео, Калифорния, США) и обезличены. Каждая видеозапись сценариев MAX+ и MAX- была дистанционно оценена двумя независимыми оценщиками (NP и PR) с использованием сеток оценки технических и нетехнических характеристик. Используемые шкалы уже опубликованы в международных журналах. Если между двумя оценками обнаруживается разница более чем в один балл из 10, третий оценщик (АР) выступает в качестве посредника.

В конце каждого курса участникам также раздавали анкету (викторину), чтобы узнать, как они относятся к влиянию использования AC MAX на их производительность.