从游戏到手术:数字原住民对机器人技能发展的影响

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 手术模拟器手术模拟器
• 人类因素工程 人类因素工程

背景情况:

• 机器人手术培训对于开发外科技能至关重要.
• 数字本土主义的代际差异可能会影响学习曲线.
• 达芬奇技能模拟器是机器人外科训练的关键工具.

研究的目的:

• 调查代际差异与达芬奇技能模拟器上的表现之间的相关性.
• 评估数字创新经验对机器人手术培训成果的影响.
• 为新的机器人外科医生确定最佳的培训时间和方法.

主要方法:

• 招募了30名来自阿尔法,Z和X世代的参与者,他们之前没有机器人经验.
• 参与者在练习后在达芬奇技能模拟器上完成了手腕关节1任务.
• 对数字习惯 (游戏,智能手机使用) 的调查与绩效指标一起进行分析.

主要成果:

• 随着年龄的增长,人们观察到表现下降的趋势,尽管在统计学上并不显著.
• 代Z在模拟器上在玻璃运动 (GM) 上表现出明显优异的精度 (p=0.019).
• 模拟器性能与一般智能手机或视频游戏暴露之间没有发现相关性;然而,双指打字与更好的GM相关 (p=0.006).

结论:

• 机器人手术培训可能是最有效的,当在住院计划的早期启动.
• 特定的数字习惯,如双指打字,可能会增强早期机器人手术技能的获取.
• 需要进一步的研究来证实在机器人手术中加速早期学习的长期益处.