Un ensayo aleatorizado de simulación agrupada versus espaciada en partos vaginales asistidos por forceps

Área de la Ciencia:

• Obstetricia y ginecología
• Educación médica
• Simulación quirúrgica

Sus antecedentes:

• Las tasas de partos vaginales asistidos con fórceps (FAVD) están disminuyendo, reduciendo las oportunidades de capacitación de los residentes.
• Estudios previos indican que la simulación mejora la habilidad y la confianza del aprendiz en el FAVD.
• Se desconoce el momento y la frecuencia óptimos de la simulación para la retención de habilidades.

Objetivo del estudio:

• Comparar la eficacia de las sesiones de simulación agrupadas frente a las espaciadas para la enseñanza de FAVD.
• Suponer que las sesiones de entrenamiento espaciadas conducirían a una mejor retención de habilidades.

Principales métodos:

• Un ensayo controlado aleatorio en el que participaron 35 practicantes y proveedores de obstetricia.
• Los participantes fueron asignados al azar a una sola sesión agrupada de 30 minutos o a tres sesiones espaciadas de 10 minutos con una semana de diferencia.
• Las puntuaciones de la Evaluación Estructurada de las Habilidades Técnicas (OSATS, por sus siglas en inglés) se midieron más de un mes después de la intervención utilizando un análisis de vídeo a ciegas.

Principales resultados:

• Tanto el entrenamiento de simulación agrupada como el espaciado mejoraron significativamente las puntuaciones de FAVD OSATS con respecto a la línea de base.
• No se observó ninguna diferencia significativa en el cambio de la puntuación OSATS mediana entre los grupos agrupados y espaciados (p=0,78).
• Ambos grupos informaron de un aumento de la confianza en la realización de los procedimientos FAVD.

Conclusiones:

• El entrenamiento de simulación, independientemente del formato agrupado o espaciado, mejora efectivamente las habilidades y la confianza del FAVD.
• El uso novedoso de la aplicación de video y simulador en el punto de atención mejora el entrenamiento de simulación de FAVD.
• La investigación adicional puede explorar frecuencias óptimas de simulación para el mantenimiento de habilidades a largo plazo.