手持式数字认知辅助设备对居民模拟危机情况的影响 (AnticipaMax)

背景：在过去的几十年里，人们在理解和管理风险方面做出了巨大的努力，特别是在航空和核工业等高风险行业。 然而，麻醉和重症监护等医疗领域的风险管理仍处于起步阶段。 麻醉和重症监护等复杂活动很容易出现人为错误，睡眠不足和压力等因素会加剧这种错误。

尽管错误风险不可避免，但仍存在减少错误的解决方案，包括使用数字应用程序 MAX 或 SFAR 纸质检查表等认知辅助工具。 这些辅助工具的价值已得到充分记录并得到大量文献的支持。 然而，这些工具在临床实践中仍未得到充分利用，可能是由于负面看法和医生缺乏熟悉程度。

因此，研究人员认为，在日常实践中通过数字认知辅助系统对围手术期并发症及其管理进行系统化，可以通过提高医生和医疗团队的整体表现来改善患者护理。

主要目标：证明通过使用数字认知辅助工具对潜在的主要围手术期并发症进行系统预测，可以提高管理危急情况的整体绩效。 主要结果是用综合得分来衡量，包括技术表现和非技术表现。

次要目标： 几个次要结果衡量标准： 两组有技术表现和无技术表现的比较。 模拟过程中的压力、自信心水平、所需能力水平与参与者估计水平之间的差异。 并通过连接手表根据电生理变量计算出的交感神经和副交感神经指数来评估生物应激反应。

研究的性质和进行：一项前瞻性、随机、对照、单中心研究（里昂）。 该研究将在 CLESS（克劳德伯​​纳德大学里昂 1 分校）进行模拟，参与者是处于巩固和高级阶段的麻醉和重症监护住院医师。 该研究将使用单一场景。 每个住院医师将被随机分为干预组 (anticipaMAX) 或对照组。 干预将在场景开始前五分钟内进行。 在此期间，干预组的志愿者将被指导利用这五分钟考虑潜在的并发症，并借助 MAX 工具预测其处理情况。 对照组的志愿者将可以按照自己的意愿自由组织，并使用相同的医疗文件元素和 MAX 应用程序。 在场景中，引导者的干预将被标准化，以确保两组之间的可比性。