Università degli Studi di Roma Tor Vergata Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Medica Tecnologie Chirurgiche Innovative Prof. F. Rulli Cristiano Enea A. A. 2006/07

“Teaching suturing and knot-tying skills to medical students: a randomized controlled study comparing computer-based video instruction and (concurrent and summary) expert feedback” G. J. Xeroulis, J. Park, C. A. Moulton, R. K. Reznick, V. LeBlanc, A. Dubrowski. Surgery – 2007 April – vol. 141 – Num. 4

Sommario In questo lavoro si cerca di testare la capacità dei partecipanti nell’eseguire suture. # partecipanti: 60 studenti di medicina (divisi in 4 gruppi) Ogni studente esegue 19 prove (1h di tempo : sessione di training standard per studenti di medicina). Valutazione subito dopo le prove e dopo 1 mese. Valutazione effettuata da: Due esperti Analisi computerizzata Filo di sutura: filo di seta 3/0 (Solfsilk; Tyco, United States Surgical, Norwalk, Conn) Si utilizza modello artificiale rappresentante un tessuto reale (Surgical Skill Center, Mount Sinai Hospital, Toronto, ON).

Diverse istruzioni fornite ai 4 gruppi 1. Control Gli studenti si basano unicamente sulla visione di un video iniziale. 2. CBVI: computer-based video instruction Gli studenti, dopo ogni prova, hanno la possibilità di interagire con un sistema di istruzioni video computer-based. Tale programma ha istruzioni sia video che audio. 3. Expert concurrent feedback Un istruttore risponde a domande ed eventualmente mostra la corretta esecuzione dell’operazione durante la varie prove eseguite dagli studenti. 4. Expert summary feedback Un istruttore risponde a domande ed eventualmente mostra la corretta esecuzione dell’operazione dopo la varie prove eseguite dagli studenti.

Valutazione della performance degli studenti 1. Giudizio di esperti Le prove degli studenti vengono videoregistrate e successivamente giudicate da 2 esperti su una GRS – Global Rate Scale. Questa scala è tarata su 5 componenti Capacità di manipolare il tessuto in considerazione; (Voto 1-5) Grado di efficienza dei movimenti manuali; (Voto 1-5) Capacità di utilizzare gli strumenti; (Voto 1-5) Flow; (Voto 1-5) Prestazione complessiva (Voto 1-5) Oss. Valutazione massima : 25!!! 2. Hand Motion Analysis I partecipanti sono stati anche valutati mediante ICSAD – Imperial College Surgical Assessment Device – durante le loro prove in base a: Numero di movimenti eseguiti; Tempo impiegato.

Risultati (1/3) Valutazione degli esperti Tutti e quattro i gruppi dai test iniziali fino agli ultimi hanno gradualmente migliorato le loro performance di intervento. Confrontando invece le prime prove con le prove eseguite dopo 1 mese, dei miglioramenti possono essere apprezzati unicamente per i gruppi 2 (CBVI) e 4 (summary). GruppoPunteggio medio post-test Punteggio medio dopo 1 mese Control12,718,39 CBVI16,3911,92 Concurrent16,979,80 Summary16,0911,19

Risultati (2/3) Hand Motion Data Tutti i partecipanti hanno mostrato un miglioramento nel numero dei movimenti e nel tempo totale impiegato. Al crescere del numero delle prove, diminuisce il numero dei movimenti necessari per concludere task.

Risultati (3/3) Regione A – tutti i gruppi mostrano una tendenza simile al miglioramento. Non ci sono significative differenze tra le curve. Regione B – plateau asintotico. Differenze significative tra il gruppo 1 (control) e altri gruppi. Gruppo# medio movimenti# medio movimenti (1 mese) 1Control16.20~ 23 2CBVI12.83~ 17 3Concurrent11.73~ 22 4Summary12.29~ 18 Dopo 1 mese solo 2 gruppi, il gruppo CBVI e il gruppo Summary, mantengono il vantaggio acquisito con l’esperienza anche ad un mese di distanza.

Conclusioni Nuove tecnologie Potrebbero avere importanti vantaggi, ma senza una validazione vera e propria, e senza un valido supporto per il training dello staff e degli studenti, potrebbero risultare investimenti non efficaci. La tecnologia video assistita può costituire una valida alternativa alle tradizionali metodologie di insegnamento, o comunque un valido supporto di apprendimento. Visione di una operazione eseguita da mani esperte permette al tirocinante la creazione di una rappresentazione mentale (sviluppata anche solo dopo poche visioni) dei task. es. gruppo 1 (control) – 2 osservazioni. Gruppo 2 (CBVI) con ulteriori visualizzazioni ottiene un miglioramento ulteriore. Oss. Apprendimento assistito dal computer risulta valido per task semplici e meno efficiente per task più complessi. Inoltre non sempre l’acquisizione di una maggior praticità si rivela anche a livello chirurgico. Datta et al. : miglioramenti effettivi si registrano in campo laparoscopico passando dal training eseguito con box e realtà virtuale alla sala operatoria. Laparoscopia – “Seymour et al. – Virtual reality training improves operating room performance – Ann. Surg 2002; 236:458/464.” – “Fried et al.- Proving the value of simulation in laparoscopic surgery – Ann. Surg 2004; 240:518/528”