Автор(ы): Сапарова А.С., Тимахович М.В., Кемелова Г.С.
Город: Караганда, Республика Казахстан
Учреждение: НАО "Карагандинский медицинский университет"
Актуальность
Эклампсия относится к жизнеугрожающим акушерским состояниям, при которых исход зависит от скорости распознавания, своевременного начала магнезиальной терапии, защиты дыхательных путей и согласованности действий медицинской команды. Ограниченные возможности отработки подобных ситуаций в клинической практике обусловливают необходимость высокореалистичного симуляционного обучения. Оценка его влияния на клинические алгоритмы и нетехнические навыки интернов особенно важна для повышения готовности врачей общей практики к оказанию экстренной акушерской помощи. Высокореалистичный симулятор родов Lucina воспроизводит динамические физиологические реакции роженицы и плода, позволяя в безопасной среде отрабатывать не только клинические алгоритмы, но и лидерство, закрытую коммуникацию и командную координацию. В связи с этим оценка эффективности такого обучения является актуальным направлением повышения качества и безопасности экстренной акушерской помощи.
Цель
Оценить эффективность высокореалистичного симуляционного обучения на платформе Lucina в совершенствовании командной работы при тяжелой преэклампсии и эклампсии, включая распределение ролей, лидерство, коммуникацию, координацию действий и своевременность принятия клинических решений членами мультидисциплинарной бригады.
Материалы и методы
Проведено проспективное исследование с дизайном «до — после» с участием 21 интерна специальности «Общая врачебная практика». Участники были распределены на 7 команд по 3 человека. В каждой команде определялись роли лидера, врача, ответственного за первичную оценку и лечение пациентки, и ассистента, осуществляющего мониторинг, подготовку препаратов и координацию дополнительных мероприятий с последующей ротацией ролей. Вмешательство представляло собой серию командных тренингов по неотложному акушерству с использованием робота-симулятора родов высокой реалистичности Lucina. Клинический сценарий моделировал развитие тяжёлой преэклампсии с последующим судорожным приступом — эклампсией. Команды должны были своевременно распознать критическое состояние, обеспечить защиту дыхательных путей и безопасность пациентки, начать магнезиальную терапию, организовать мониторинг жизненно важных функций и подготовку к экстренному родоразрешению. Каждая симуляционная сессия включала предварительный инструктаж, выполнение сценария и структурированный дебрифинг с анализом видеозаписи. Эффективность обучения оценивали до начала и после завершения серии тренингов. Соблюдение клинического алгоритма определяли с помощью автоматизированного чек-листа симулятора Lucina. Командные нетехнические навыки оценивали по шкалам TEAM и NOTECHS, учитывающим лидерство, коммуникацию, распределение ролей, ситуационную осведомлённость, координацию действий и принятие решений. Дополнительно регистрировали время до распознавания эклампсии, обеспечения проходимости дыхательных путей, начала введения магния сульфата и принятия решения о необходимости экстренного родоразрешения. Все сценарии фиксировали на видео и независимо оценивали два подготовленных эксперта. Результаты представляли в виде среднего значения и стандартного отклонения либо медианы и межквартильного размаха. Показатели до и после обучения сравнивали с помощью парного t-критерия. Межэкспертную согласованность оценивали посредством внутриклассового коэффициента корреляции. Статистически значимыми считали различия при p < 0,05. Исследование проводилось с соблюдением принципов добровольности, конфиденциальности и действующих этических требований.
Результаты
В исследовании приняли участие 21 интерн специальности «Общая врачебная практика», 7 команд по 3 человека. Оценивались улучшение технических и нетехнических компонентов оказания помощи при эклампсии. Медиана выполнения автоматизированного клинического чек-листа Lucina увеличилась с 61% (межквартильный размах — 57–66%) до 91% (88–94%; критерий Уилкоксона, p = 0,016). Количество критических ошибок в одной команде снизилось с 3 (2–4) до 0 (0–1; p = 0,016). Наиболее часто при первичном выполнении сценария отмечались задержка защиты дыхательных путей, неправильная последовательность магнезиальной терапии и отсутствие своевременного решения о родоразрешении. Медиана суммарного балла командной работы по шкале TEAM повысилась с 24 (22–27) до 38 (36–40) баллов (p = 0,016; размер эффекта r = 0,82). По шкале NOTECHS показатель увеличился с 22 (20–25) до 34 (32–36) баллов (p = 0,016; r = 0,79). Наиболее выраженная положительная динамика наблюдалась в распределении ролей, лидерстве, закрытой коммуникации и координации действий. Доля команд, правильно рассчитавших нагрузочную дозу магния сульфата, увеличилась с 42,9% (3 из 7) до 100% (7 из 7). Правильный алгоритм обеспечения безопасности пациентки во время судорожного приступа первоначально выполнили 4 команды (57,1%), после обучения — все 7 команд (100%). Межэкспертная согласованность оценки видеозаписей была высокой: внутриклассовый коэффициент корреляции составил 0,91 для шкалы TEAM и 0,88 для NOTECHS.
Обсуждение
Тренинг на платформе Lucina сопровождался улучшением соблюдения клинического алгоритма, сокращением времени выполнения неотложных мероприятий и повышением качества командного взаимодействия по клиническому сценарию «Тяжёлая преэклампсия с последующим судорожным приступом - эклампсией». Это позволяет преодолеть «синдром растерянности» при акушерских катастрофах и перевести навыки выполнения механических и медикаментозных алгоритмов в автоматизированный паттерн. Однако вследствие небольшого количества команд результаты следует рассматривать как данные пилотного исследования, требующие подтверждения на более крупной выборке. Обучающиеся получают непосредственную обратную связь от системы на каждое ошибочное действие.
Выводы
Интеграция высокореалистичного симулятора «Люсина» в программы подготовки специалистов акушерско-гинекологического и реанимационного профиля позволяет эффективно сформировать устойчивые навыки ургентной помощи и командного взаимодействия, способствуя снижению показателей материнской и перинатальной заболеваемости.
Кемелова Гульшат Сейтмуратовна
Ваш комментарий будет первым!
Войти или зарегистрироваться, чтобы оставить комментарий.