EFFECTIVENESS OF HYBRID MIXED REALITY TECHNOLOGY FOR DEVELOPING PATIENT EXAMINATION SKILLS IN ACUTE ABDOMINAL PATHOLOGY

• Tatyana M. Ripp
• Evgeniy G. Ripp
• Artur R. Fattakhov
• Alexander S. Zverev
• Yuri S. Dukhovnyy
• Natalya A. Sorokina
• Ilya D. Volodin
• Ivan N. Danilov

Abstract

Relevance. The most important skills that characterize the competence and professionalism of a doctor are conducting a patient examination to establish a diagnosis, analysis, comparison and synthesis of the information obtained. To gain experience, a doctor has to practice for years. Using virtual reality simulators with an infinite number of pathology options and various nosologies, skills can be mastered much faster without waiting for a patient with a particular pathology.

Aim. Comparison of the effectiveness of two teaching methods: traditional (seminars and lectures at the department with a clinic – group 2) and combined methods with the additional use of the XR-Body mixed reality simulator (group 1) for developing examination and diagnosis skills in acute abdominal pathology with various nosologies.

Material and methods. A prospective, randomized, controlled study with blinded data analysis took place during the period from November 2023 to December 2024. The research participants (RP) were volunteers from 4^th-year students of the Faculty of Medicine (n=93) who completed the mandatory stage of training at the Department of Faculty Surgery (clinical department) according to the approved program. The scenarios were created on the basis of a patient examination model in the emergency room. The examination and diagnosis were carried out by the RP on a standardized patient (SP), which simulated patients with various cases of acute abdominal pathology. The difference between the groups was that the participants of the 1^st group, before the SP examination, underwent one-time training in virtual reality using the cases of the XR-Body mixed reality simulator (LLC BMS/LLC GEOTAR-Med). The following stages of the diagnostic search were analyzed: gathering information about actual complaints and anamnesis; superficial palpation; deep palpation; diagnosis; time spent on anamnesis, performing palpation, making a diagnosis and total time of the session. A comparison was made both for each stage as a whole and for individual parameters of each stage. Feedback source: expert assessments and data from the built-in session tracking system on the XR-Body simulator – Tactile Tracking System (TTS). The effectiveness of the educational technology was assessed using the Kirkpatrick model and calculating indices.

The results are presented for the correct distribution of indicators as M±SD, where M is the arithmetic mean, SD is the standard deviation, and for the incorrect distribution as Me is median, CI is confidence intervals, including the values of the minimum and maximum values (min & max) or 10, 25 – 90, 75 percentiles. Dichotomous and ordinal qualitative data are expressed as frequencies (n) and percentage distribution of features. Differences were considered statistically significant at p<0.05.

Results. The study groups had no significant differences in age, education level, gender and experience of examining patients with acute abdominal pathology. At the first stage of the diagnostic search (gathering of complaints and anamnesis), statistically significant differences were determined between the RP of the 1^st and 2^nd groups: in points M₁=9.50, CI SD 3.26–4.95 and M₂=7.15, CI SD 1.98–3.00 (p=0.001) with a maximum possible of 19 points. The RP of the 1^st group more often asked questions characterizing the pain syndrome (p<0.05), about the presence of a history of operations (p=0.045) and injuries (p=0.003). When comparing the results of abdominal palpation, statistically significant differences were obtained with an advantage in favor of group 1 when performing superficial palpation: M₁=8.50, CI SD 1.05–1.59; M₂=7.66, CI SD 1.66–2.52 (p=0.018). 83% of RP (group 1) completely palpated all areas of the abdomen, in group 2 – 59.6% (p=0.011). When assessing the duration of the examination and the correctness of the diagnosis, statistically significant differences were determined for all time characteristics with a significant advantage of RP of group 1 (p<0.02). The total time of the appointment was M₁=296 sec, CI SD 77–118; M₂=374 sec, CI SD 78.92–119.29 (p=0.0001).

Conclusion. The study participants who underwent training in virtual reality using the XR-Body simulator cases (Group 1), compared to Group 2 (traditional training), demonstrated better results in gathering information about actual complaints and anamnesis from a standardized patient, both for this stage as a whole and for individual questions of the diagnostic search, were interested in the patient’s history of operations 1.7 times more often (p=0.045) and injuries 6.1 times more often (p=0.003); performed correct complete superficial palpation of the abdomen 23% more often and deep palpation 12% more often than the study participants in the control group (Group 2); demonstrated a statistically significant higher speed of patient examination for all analyzed parameters; more often made the correct diagnosis, both when compared in general for all nosologies (by 21%), and for individual diseases when diagnosing “Acute appendicitis” by 27%, “Acute cholecystitis” by 22%, “Acute pancreatitis” by 9% and “Peptic ulcer” by 37%. The new educational technology demonstrated maximum efficiency in assessing the reaction (index I_lr = 0.96) and practicing superficial palpation skills (index I_tt = 0.94) (maximum index value 1.0).

Keywords: virtual reality; training; professional thinking; acute abdomen; patient safety

Важнейшими умениями врача, характеризующими его компетентность и профессионализм и закрепленными в Профессиональных стандартах [1], являются проведение обследования пациента с целью установления диагноза, анализ, сравнение и синтез полученной информации.

Доказано, что подготовка медицинских работников по традиционной методике, включающей семинары, лекции, самообразование и обучение на пациентах, - длительная и недостаточно эффективная процедура [2]. Особенно отчетливо это проявляется при освоении мануальных навыков и умений в силу известных недостатков традиционной системы практической подготовки в медицинском образовании - зависимости учебного процесса от графика работы медицинского учреждения и наличия профильных больных; обязательности присутствия преподавателя или опытного врача; невозможности повторить сложный или переделать неудачно выполненный этап манипуляции и т.д.

С большой долей вероятности в своей практической деятельности врач может столкнуться с пациентом с редким заболеванием, сложной патологией или экстренной ситуацией, когда от хорошо отточенной техники и навыков обследования пациента, быстрой постановки диагноза и выбора тактики лечения зависят здоровье и жизнь человека. Если в процессе обучения врачу не приходилось встречаться с данными ситуациями и решать проблему под контролем опытного наставника, это может оказаться небезопасным для пациента и самого врача.

Во Всемирной организации здравоохранения отмечают, что пациенты часто страдают и умирают в результате неправильной или несвоевременной постановки диагноза. Ежегодно в странах с низким и средним уровнем дохода регистрируют около 134 млн случаев врачебных ошибок. Около 2,6 млн человек умирают вследствие небрежности или недосмотра со стороны медицинских работников [3]. По данным отечественных авторов, основными врачебными ошибками становятся неверная диагностика основного заболевания, недооценка хронических сопутствующих заболеваний и осложнений, отсутствие преемственности в лечении больного и ошибки в лечении [4]. Большинство ошибок связано с недостаточной практической подготовкой медицинских специалистов.

Конечно, в процессе практической работы с приобретением опыта мануальные навыки совершенствуются, а эрудиция и интеллект врача позволяют связать их воедино с теоретическими знаниями, формируя "специфическую интеллектуальную деятельность, которая обеспечивает эффективное использование научных данных и личного практического опыта применительно к каждому пациенту" [5], т.е. клиническое мышление (КМ), которое складывается из растянутых во времени наблюдений практикующего клинициста за пациентами, диагностики и их лечения [6].

На приобретение опыта врачу приходится тратить годы своей практики, тогда как при использовании тренажеров виртуальной реальности с бесконечным числом вариантов различных нозологий навыки могут быть освоены значительно быстрее без ожидания пациента с той или иной патологией [6, 7]. В связи с этим назрела необходимость перехода от образовательной концепции, нацеленной только на приобретение знаний, к новой концепции высшего образования, развивающей врача как личность с тренированными практическими навыками и КМ с помощью всех современных методов обучения [виртуальная реальность, занятия со стандартизированным пациентом (СП), дополненная виртуальная реальность и пр.] [6, 8, 9].

В процессе обучения неизбежно возникают вопросы о том, насколько эффективна образовательная технология, достигаются ли поставленные цели и как она влияет на производительность и мотивацию обучающихся. Оценка образовательных технологий предоставляет ответы на эти вопросы, позволяя улучшать качество и содержание образовательных программ, осуществлять выбор конкретных методик и средств обучения при составлении обучающих программ и их реа­лизации.

Обоснованный и короткий путь для внедрения современных технологий обучения, таких как виртуальная реальность, - это научные данные, полученные из доказательных исследований. В последние годы на основании результатов научных исследований были сделаны выводы о том, что обучение в виртуальной реальности так же эффективно, как и традиционное обучение, а зачастую приводит к более быстрому и устойчивому формированию практических медицинских навыков. В метаанализе D. Mistry и соавт. "Настоящее и будущее виртуальной реальности в медицинском образовании: краткий обзор" [10], обзорах области применения и систематических обзорах ведущих специалистов в области симуляционного обучения [12, 13] наглядно продемонстрированы возможности применения виртуальной реальности в медицинском образовании. В то же время исследований, касающихся методов обучения в критических состояниях, довольно много, а исследований использования виртуальной реальности, совмещенной с тактильными ощущениями, для диагностики и постановки диагноза в нозологиях "острого живота" нет, что и стало основанием для нашей работы.

Цель работы - сравнение эффективности двух методов обучения: традиционного (в условиях семинарских и лекционных занятий на кафедре с клиникой) и комбинированного с дополнительным использованием симулятора смешанной реальности XR-Body для формирования у обучающихся навыков врачебного обследования и постановки диагноза у пациентов с различными нозологиями "острого живота" (проспективное рандомизированное контролируемое с заслепленным анализом данных исследование).

Задачи исследования

Сравнить результаты обследования СП и КМ в рандомизированных группах студентов IV курса после обучения в условиях семинарских и лекционных занятий на кафедре с клиникой и комбинированного обучения с дополнительным использованием симулятора смешанной реальности XR-Body.

Оценить эффективность новой гибридной технологии обучения - использование виртуальной реальности, совмещенной с тактильными ощущениями для формирования у обучающихся навыков диагностики "острого живота" с использованием симулятора смешанной реальности XR-Body (модулей XR-Body Intro и XR-Body Acute).

Материал и методы

Обязательные условия для участников исследования и среда моделирования. Исследование проводили с ноября 2023 г. по декабрь 2024 г. Участники исследования (УИ) - волонтеры, студенты IV курса лечебного факультета (n=93) - прошли обязательный этап обучения на кафедре факультетской хирургии с клиникой по утвержденной программе. Обследование и постановку диагноза проводили у СП, имитирующего пациентов с различными нозологиями "острого живота". УИ находились один на один с СП в аудиториях Аккредитационно-симуляционного центра (АСЦ) без участия представителей кафедр, ответственных за обучение. Помещения звукоизолированы и оснащены экранами с односторонней проницаемостью для создания психологической безопасности для УИ и минимизации влияния внешних раздражителей.

Сценарий моделирования. Сценарии ("Острый аппендицит", "Перфоративная язва желудка", "Острый холецистит" и "Острый панкреатит") были построены на основании модели приема пациента в приемном покое стационара и предлагались УИ в случайном порядке. В дизайн исследования был введен этап обучения одной из групп с помощью симулятора пальпации живота XR-Body (ООО "БМС"/ООО "ГЭОТАР-Мед"). Занятия на симуляторе проводились индивидуально. По регламенту исследования количество подходов для освоения кейса было однократным, прохождение кейсов без ограничения по времени. Брифинг для УИ - универсальный.

Источник обратной связи - данные оценки эксперта и встроенной системы отслеживания сессий на симуляторе - Системе тактильного трекинга (СТТ) XR-Body с оценкой результатов действий УИ. Во время исследования участники работали под наблюдением индивидуального координатора с опытом работы преподавателем в образовательной организации высшего профессионального образования и клиническим опытом работы по специальности "Хирургия" не менее 3 лет.

Оценка уровня КМ и навыков физикального обследования пациентов с симптомами "острого живота" на этапе работы УИ с СП проводилась экспертом-клиницистом, который не допускался к анализу и обработке базы данных (слепой метод анализа) по алгоритму, согласованному предварительно с программой СТТ; на этапе работы с XR-Body действия УИ оценивала система отслеживания сессий (СТТ) симулятора с набором статистических данных и контролем оператора.

Оборудование

Комната рандомизации, консультирования и оформления информированного согласия.

Учебная аудитория, оснащенная симуляционным комплексом на основе виртуальной и дополненной реальности XR-Body (ООО "БМС"/ООО "ГЭОТАР-Мед") с модулями XR-Body Intro для освоения методики физикального обследования живота и XR-Body Acute, содержащем кейсы заболеваний и патологических состояний. Данный симулятор с пальпируемыми костными ориентирами; детализированным представлением пациента в 3D-формате с точной топографией внутренних органов; возможностью распознавания положения рук, а также места и силы нажатий, с контролем правильности и последовательности действий; воспроизведением объективных симптомов "острого живота", дополненных визуальными и текстовыми подсказкам, соответствует высоким стандартам, предъявляемым для симуляторов виртуальной реальности, что позволяет провести доказательное исследование.

Палата для работы с СП (смотровая приемного покоя стационара).

Операторская, где находился эксперт, заполняющий чек-листы (рис. 1).

Закрытая для экспертов база данных в формате Excel - платформа для комплексного администрирования и контроля с набором статистических данных.

Клинические вариации: полное обследование пациента с острой патологией живота в приемном покое.

Адаптивность вмешательства: индивидуальное обучение.

Диапазон сложности (уровень компетентности): освоение первичных навыков специалиста с высшим медицинским образованием.

Содержание. Исследование состояло из нескольких этапов. УИ работали строго индивидуально над своим заданным клиническим случаем в программе XR-Body и с СП в течение 2 академических часов. После подписания информированного согласия проводилась рандомизация "методом конвертов", и УИ обеих групп расходились по своим траекториям, их пути не пересекались, обмен данными был невозможен. УИ 1‑й группы начинали с этапа изучения заданного кейса симулятора XR-Body. Далее УИ 1‑й группы в специально подготовленной аудитории, имитирующей смотровую приемного покоя, строго индивидуально работали с СП, демонстрируя навыки сбора жалоб и анамнеза, обследования пациента и постановку диагноза. Оценку проводил эксперт согласно чек-листу, выбранному из программы XR-Body. Оценивались параметры: объем выполненных диагностических мероприятий; время, затраченное на обследование и постановку диагноза, правильность диагноза.

УИ 2‑й группы в специально подготовленной аудитории, имитирующей смотровую приемного покоя, строго индивидуально работали с СП, демонстрируя навыки сбора жалоб и анамнеза, обследования пациента и постановки диагноза. Оценку проводил эксперт аналогично оценке в 1‑й группе. Далее УИ 2‑й группы, по желанию, переходили на этап изучения заданного кейса программы XR-Body (данный этап в исследовании не учитывался).

При работе с СП использовалась аудио/видеофиксация, необходимая для проверки данных эксперта. Доступ к аудио/видео­файлам для посторонних был запрещен с целью обеспечения психологической безопасности УИ и соблюдения закона о персональных данных.

Статистический анализ проводили с использованием пакета программ Statistica. Качество данных проверялось с помощью гистограмм распределения, в случае выраженных отклонений от случайного распределения данные проверялись по первичным документам на ошибки значений. Переменные относились к двум типам распределения: нормальному и биномиальному. Основные использованные методы сравнительного анализа данных - t-критерий Стьюдента и/или Манна-Уитни U-тест. Для количественных параметрических переменных статистическую значимость различий распределений признаков оценивали с помощью критерия согласия χ², при значениях менее 10 использовали поправку Йейтса χ², менее 5 - точный критерий Фишера. Результаты представлены при правильном распределении как M±SD, где М - среднее арифметическое, SD - стандартное отклонение; при неправильном распределении данных - в виде медианы (Ме), доверительных интервалов (ДИ), включающих значения минимальных и максимальных значений (min & max) или 10, 25-90, 75-й процентили для информативного представления изучаемой выборки. Дихотомические и порядковые качественные данные выражены в виде частот (n) и процентного распределения признаков. Различия считали статистически значимыми при р<0,05 [13].

Результаты и обсуждение

На первом этапе было проведено сравнение групп УИ по параметрам, которые могли бы повлиять на результаты исследования. Исследуемые группы не имели значимых различий по возрасту (95% ДИ 21-22 года); уровню образования - все УИ были студентами IV курса лечебного факультета; полу - в 1‑й группе n=46, 38 женщин, 8 мужчин, во 2‑й группе n=47, 40 женщин, 7 мужчин. Все УИ не имели клинического опыта обследования пациентов с острой патологией живота.

Раздел I. В данном разделе нашего исследования представлены результаты врачебного обследования и определения диагноза у СП, имитирующего пациентов с различными нозологиями "острого живота" для УИ двух групп. Анализировали следующие этапы диагностического поиска: сбор жалоб и анамнеза; поверхностную, глубокую пальпацию; постановку диагноза; время, затраченное на сбор анамнеза, проведение пальпации, постановку диагноза, и общее время приема пациента. Проводилось сравнение как в целом по каждому этапу, так и по отдельным параметрам каждого этапа.

I.1. Сбор жалоб и анамнеза. Исходя из того что навыки сбора жалоб и анамнеза традиционно отрабатываются на семинарах, проводимых на клинических кафедрах и при обследовании реальных пациентов, можно было предположить, что различия в группах УИ не будут статистически значимыми. Однако УИ 1‑й группы продемонстрировали лучшие результаты, чем УИ 2‑й группы.

Данные сравнительного анализа между группами УИ в целом на первом этапе диагностического поиска представлены на рис. 2.

При сравнении групп между собой по сумме балов выполненных действий (максимальное значение 19 баллов) видно, что группа УИ после тренинга с применением виртуальной реальности показала статистически значимо лучшие результаты сбора жалоб и анамнеза. Количество баллов УИ 1‑й группы на 12% больше, чем 2‑й группы. Однако следует отметить, что обе группы УИ демонстрировали невысокий балл при прохождении данного этапа, что свидетельствует о необходимости увеличения количества тренировок (прохождения кейсов симулятора XR-Body) при составлении учебных программ.

В табл. 1 представлены результаты сравнения УИ 1‑й и 2‑й групп на этапе "Сбор жалоб и анамнеза".

Из данных, представленных в табл. 1, видно, что УИ 1‑й группы чаще задавали СП вопросы, характеризующие болевой синдром, - время появления боли, локализацию, иррадиацию; факторы, усиливающие или облегчающие болевые ощущения (p <0,05). О наличии в анамнезе операций УИ 1‑й группы задавали вопрос в 1,7 раза чаще, чем УИ 2‑й группы (p=0,045), травмы - в 6,1 раза чаще (p=0,003). Факт низкого процента заданных вопросов во 2‑й группе (4,3%) настораживает, так как УИ обеих групп было известно, что у пациента "острый живот", а выяснение фактов наличия травмы и оперативных вмешательств, особенно лапаротомии, является обязательным при данной патологии.

Не было статистически достоверной разницы между группами в частоте заданных вопросов, характеризующих функцию желудочно-кишечного тракта (вопросы 10-15), хотя в абсолютных значениях по всем вопросам данного раздела отмечалось преимущество УИ 1‑й группы. Наглядно различия между УИ 1‑й и 2‑й групп по частоте задаваемых вопросов при сборе жалоб и анамнеза представлены на рис. 3.

Таким образом, результаты данного фрагмента нашего исследования показали, что, несмотря на изучение принципов и этапов сбора жалоб и анамнеза, а также работу с пациентами на клинических кафедрах, данные навыки у студентов IV курса недостаточно сформированы. Однако следует отметить, что УИ 1‑й группы, прошедшие даже однократный предварительный тренинг на симуляторе XR-Body, продемонстрировали лучшие результаты сбора жалоб и анамнеза у СП как по данному этапу в целом, так и по отдельным вопросам диагностического поиска.

I.2. Пальпация живота. Больший интерес представляют результаты проведения УИ пальпации живота у СП, имитирующего пациентов с нозологиями "Острый аппендицит", "Перфоративная язва желудка", "Острый холецистит" и "Острый панкреатит".

I.2.1. Поверхностная пальпация живота. При сравнении проведения поверхностной пальпации живота УИ 1‑й и 2‑й групп были получены достаточно высокие результаты: общее количество баллов (максимальное число 9) в 1‑й группе составило М₁=8,50, ДИ SD 1,05-1,59; выполнение - М₁=94,44%, ДИ SD 11,62-17,64%; во 2‑й группе количество баллов - М₂=7,66, ДИ SD 1,66-2,52; М₂=85,11%, ДИ SD 18,49-27,95%; t-критерий Стьюдента для оценки в баллах p=0,018; U-критерий Манна-Уитни p=0,046, для оценки в процентах p=0,018 и p=0,046 соответственно.

При оценке последовательности и полноты проведения поверхностной пальпации живота было установлено, что 82,61% УИ 1‑й группы полностью провели пальпацию всех областей живота, тогда как во 2‑й группе полностью провели пальпацию только 59,57% участников данной группы (р=0,011).

Различия между УИ 1‑й и 2‑й групп при проведении поверхностной пальпации живота представлены на рис. 4.

Детальное сравнение результатов проведения поверхностной пальпации живота УИ 1‑й и 2‑й групп с оценкой значимости различий представлено в табл. 2.

I.2.2. Глубокая пальпация живота. При анализе проведения глубокой пальпации УИ 1‑й и 2‑й групп были получены следующие результаты: количество баллов (максимальное число - 9) в 1‑й группе составило М₁=6,41, ДИ SD 2,68-4,08; выполнение - М₁=71,26, ДИ SD 29,82-45,28; во 2‑й группе - количество баллов М₂=5,47, ДИ SD 2,77-4,19 и выполнение - М₂=60,76, ДИ SD 30,79-46,54; t-критерий Стьюдента для оценки в баллах p=0,169; U-критерий Манна-Уитни p=0,199; для оценки в процентах p=0,169 и p=0,199 соответственно.

В 1‑й группе последовательно и полностью провели исследование всех областей живота 50% УИ, во 2‑й группе - 38,30% УИ. Несмотря на сложность проведения глубокой пальпации живота и ее оценки, обусловленной дизайном исследования - проведением пальпации у СП и боязнью УИ причинить СП боль, УИ 1‑й группы продемонстрировали лучшие результаты, чем УИ 2‑й группы. Различия между группами 1 и 2 при проведении глубокой пальпации живота представлены на рис. 5.

Сравнение результатов проведения глубокой пальпации живота УИ 1‑й и 2‑й групп и оценка значимости различий между фактическим (выявленным в результате исследования) количеством исходов, попадающих в каждую категорию, и теоретическим количеством, которое можно ожидать в изучаемых группах, представлены в табл. 3.

Суммируя результаты данного фрагмента исследования, можно cделать вывод, что УИ 1‑й группы демонстрировали лучшие результаты проведения как поверхностной, так и глубокой пальпации живота во всех областях. Достоверные различия между УИ 1‑й и 2‑й групп были выявлены при поверхностной пальпации левой подреберной, околопупочной, левой боковой и надлобковой областей; при глубокой пальпации - для надлобковой области. УИ 1‑й группы, однократно прошедшие обучение в условиях виртуальной реальности по кейсам симулятора XR-Body, проводили корректную полноценную поверхностную пальпацию живота на 23% и глубокую пальпацию живота на 12% чаще, чем УИ 2‑й группы, не проходившие предварительного тренинга.

I.3. Продолжительность обследования и постановка диагноза

I.3.1. Продолжительность обследования. Поскольку время для обследования пациента с острой патологией живота в реальной клинической ситуации ограничено, значительный интерес представляет влияние обучения в условиях виртуальной реальности на скорость обследования пациента и время постановки диагноза. Анализировали следующие параметры в секундах: время, затраченное на сбор анамнеза, выраженное в секундах; время проведения пальпации; время от окончания пальпации до постановки диагноза и общее время приема.

Время, затраченное на сбор анамнеза УИ 1‑й группы, составило М₁=97 с, ДИ SD 35-53; УИ 2‑й группы - М₂=121 с, ДИ SD 46,39-70,12; t-критерий Стьюдента p=0,023, U-критерий Манна-Уитни p=0,014. На проведение поверхностной и глубокой пальпации УИ 1‑й группы затратили М₁=139 с, ДИ SD 40-61; УИ 2‑й группы - М₂=175 с, ДИ SD 42,93-64,89; t-критерий Стьюдента p=0,001, U-критерий Манна-Уитни p=0,001. Время от окончания пальпации до постановки диагноза в 1‑й группе составило М₁=59 с, ДИ SD 50-76; во 2‑й группе - М₂=79 с, ДИ SD 49,95-75,50; t-критерий Стьюдента, p=0,112, U-критерий Манна-Уитни, p=0,013. Общее время приема УИ 1‑й группы - М₁=296 с, ДИ SD 77-118; во 2‑й группе - М₂=374 с, ДИ SD 78,92-119,29; t-критерий Стьюдента, p=0,0001, U-критерий Манна-Уитни, p=0,0001.

На рис. 6 представлены графики времени, затраченного УИ 1‑й и 2‑й групп на проведение обследования СП.

I.3.2. Постановка диагноза. При сравнении результатов постановки диагноза УИ 1‑й и 2‑й групп были получены следующие данные: в 1‑й группе суммарно по всем нозологиям поставили правильный диагноз 78,26% УИ, во 2‑й группе - 57,45%, χ²=4,609, p=0,032. При этом диагноз "Острый аппендицит" в 1‑й группе правильно поставили 100% УИ, во 2‑й группе - 73,33%, χ²=3,175, p=0,075. Диагноз "Язвенная болезнь желудка" в 1‑й группе правильно поставили 66,67% УИ, во 2‑й группе - 30% УИ, χ²=2,933, p=0,087; диагноз "Острый холецистит" в 1‑й группе правильно поставили 76,92% УИ, во 2‑й группе - 54,55% УИ, χ²=1,343, p=0,247 и диагноз "Острый панкреатит" в 1‑й группе правильно поставили 72,73% УИ, во 2‑й группе - 63,64% УИ, χ²=0,210, p=0,647.

На рис. 7 представлены графики результатов постановки диагноза УИ 1‑й и 2‑й групп.

Суммируя все сказанное выше, в данном фрагменте исследования было установлено, что УИ 1‑й группы, прошедшие до обследования СП обучение в условиях виртуальной реальности, демонстрировали бо́льшую скорость обследования пациента. По всем анализируемым параметрам (время, затраченное на сбор анамнеза, продолжительность этапа проведения пальпации, время постановки диагноза и общее время приема) были получены статистически достоверные различия.

При этом УИ 1‑й группы чаще ставили правильный диагноз, чем УИ 2‑й группы, как при сравнении в целом по всем нозологиям (на 20,8%), так и по отдельным заболеваниям - при постановке диагноза "Острый аппендицит" на 26,7%, "Острый панкреатит" на 9,1%, "Острый холецистит" на 22,3% и "Язвенная болезнь желудка" на 36,7%.

Раздел II. Оценка эффективности образовательной технологии. Под эффективностью технологии обучения понимается степень соответствия результатов реализации технологии прогнозируемым целям, ориентированным на выполнение функций образования. Все исследователи единодушны во мнении, что технологию обучения следует рассматривать как "упорядоченную совокупность педагогических действий, операций и процедур, инструментально обеспечивающих достижение прогнозируемого дидактического результата в изменяющихся условиях образовательного процесса" [14].

В рамках нашего исследования мы рассматривали новую гибридную технологию обучения - использование виртуальной реальности, совмещенной с тактильными ощущениями для освоения навыков диа­гностики "острого живота", с использованием симулятора смешанной реальности XR-Body (модулей XR-Body Intro и XR-Body Acute). Оценка ее эффективности, с нашей точки зрения, представляет значительный интерес.

Существует несколько методик, позволяющих измерить эффективность и результативность образовательных программ и технологий, среди которых выделяется модель Киркпатрика, широко признанная и эффективно используемая во всем мире [15-18]. Для оценки эффективности исследуемой образовательной технологии анализировали следующие уровни модели Киркпатрика: реакция (reaction) - оценка эмоциональных реакций и удовлетворенности обучающихся материалом, обучение (learning) - увеличение знаний и/или улучшение навыков участников благодаря участию в программе.

Для объективного числового выражения эффективности образовательной технологии использовали методику расчета индексов, предложенную в 2022 г. М.П. Вороновым и В.П. Часовских [19]. Оценку реакции обучающихся проводили посредством анализа листов реагирования (анкетирования) и рассчитывали при помощи индекса реакции:

I_lr= Q_s/n,

где Q_s - количество обучаемых, довольных результатами обучения; n - количество всех обучаемых, прошедших программу.

Были получены следующие результаты: количество обучаемых, довольных результатами обучения Q_s=72; количество всех обучаемых, прошедших программу, n=75; индекс оценки реакции I_lr=0,96 (max 1,0).

Оценку практических навыков обучающихся проводили путем выполнения типового задания - сбора жалоб/анамнеза и физикального обследования СП, имитирующего различные нозологии "острого живота", и рассчитывали индекс по формуле:

где m_i - процент выполнения типового задания i-м обучаемым; n - количество всех обучаемых, прошедших программу.

Максимально возможное значение каждого индекса 1,0.

В табл. 4 представлены результаты оценки эффективности образовательной технологии по уровню модели Киркпатрика "обучение".

Таким образом, образовательная технология - использование симулятора смешанной реальности XR-Body для освоения навыков диагностики "острого живота" демонстрирует максимальную эффективность при оценке реакции - I_lr=0,96 и отработки навыков поверхностной пальпации - I_tt=0,94 (максимальное значение индексов 1,0), что позволяет прогнозировать высокую вероятность широкого внедрения данной технологии в программы подготовки медицинских кадров. Низкий индекс оценки практических навыков в разделе "Сбор жалоб и анамнеза" (I_tt=0,48), вероятно, связан с ограниченным временем работы с клиническими кейсами симулятора XR-Body и будет учтен при разработке учебной программы. Недостаточно высокий индекс в разделе "Глубокая пальпация" (I_tt=0,71) связан с неустранимым фактором дизайна исследования - ограничением физического воздействия на СП вследствие возникновения болевых ощущений у пациента, не позволяющих полноценно провести процедуру.

Заключение

УИ, прошедшие обучение в условиях виртуальной реальности по кейсам симулятора XR-Body (1‑я группа), демонстрировали лучшие результаты сбора жалоб и анамнеза у СП как по данному этапу в целом, так и по отдельным вопросам диагностического поиска - чаще задавали вопросы, характеризующие болевой синдром: время появления боли, локализацию, иррадиацию, факторы, усиливающие или облегчающие болевые ощущения (p<0,05); интересовались наличием у пациента в анамнезе операций чаще в 1,7 раза (p=0,045) и травм в 6,1 раза (p=0,003), чем УИ контрольной группы (2‑я группа).

УИ 1‑й группы демонстрировали лучшие результаты проведения как поверхностной, так и глубокой пальпации живота во всех областях у СП, имитирующего различные нозологии "острого живота"; проводили корректную полноценную поверхностную пальпацию живота на 23% и глубокую пальпацию живота на 12% чаще, чем УИ 2‑й группы, не проходившие предварительного тренинга с использованием симулятора XR-Body.

УИ 1‑й группы, прошедшие до обследования СП обучение в условиях виртуальной реальности, демонстрировали статистически значимую большую скорость обследования пациента по всем анализируемым параметрам - время, затраченное на сбор анамнеза, продолжительность этапа проведения пальпации, время постановки диагноза и общее время приема.

УИ 1‑й группы чаще ставили правильный диагноз, чем УИ 2‑й группы, как при сравнении в целом по всем нозологиям (на 21%), так и по отдельным заболеваниям - при постановке диагноза "Острый аппендицит" на 27%, "Острый холецистит" на 22%, "Острый панкреатит" на 9% и "Язвенная болезнь желудка" на 37%.

Новая образовательная технология - использование симулятора смешанной реальности XR-Body для освоения навыков диагностики "острого живота" продемонстрировало максимальную эффективность при оценке реакции: индекс I_lr=0,96 и отработки навыков поверхностной пальпации - индекс I_tt=0,94 (максимальное значение индексов 1,0).

Благодарности

Авторы статьи выражают благодарность И.В. Бабушковой за работу стандартизированным пациентом в ходе исследования; компании "ГЭОТАР-Мед" за предоставленное оборудование для проведения исследования.

References

1. Professional standard «Medical doctor (district internist)» (approved by Order of the Minister of Labor and Social Protection of the Russian Federation No. 293n dated 21.03.2017, registered on 06.04.2017 No. 46293). (in Russian)

2. Order of the Ministry of Labor of the Russian Federation No. 306n dated 27.03.2017 «On approval of the professional standard “District Pediatrician”» (registered with the Ministry of Justice of the Russian Federation 17.04.2017 No. 46397). (in Russian)

3. Naygovzina N.B., Filatov V.B., Gorshkov M.D., Gusрchina E.Yu., Kolysh A.L. The All-Russian system of simulation training, testing and certification in healthcare. Moscow: 2012: 56 p. (in Russian)

4. UN Bulletin. https://news.un.org/19.09.2019

5. Tomnyuk N.D., Munin A.M., Bryukhanov N.E., et al. Medical errors and their causes. Mezhdunarodniy zhurnal prikladnykh i fundamental’nykh issledovaniy [International Journal of Applied and Basic Research]. 2022; (1): 51–5. (in Russian)

6. Likhterman L.B. Healing: standards and art. Neyrokhirurgiya [Neurosurgery]. 2020; 22 (2): 105–8. DOI: https://doi.org/10.17650/1683-3295-2020-22-2-105-108 (in Russian)

7. Sobirov M.A., Skosyreva O.V., Babazhanova N.R., Markushina A.P. The role of the formation of clinical thinking in the training of a doctor. Molodoy uchoniy [Young Scientist]. 2020; 49 (339): 428–32. URL: https://moluch.ru/archive/339/76048/ (in Russian)

8. Yudaeva Yu.A., Nevolina V.V., Zakirzyanova Z.F. The use of «virtual patient» technology in medical education. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya [Modern Problems of Science and Education]. 2022; (2). URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_48418701_20428445.pdf (in Russian)

9. Virtual simulators: classification and features. URL: https://habr.com/ru/sandbox/197556/ (date of access September 22, 2023). (in Russian)

10. Gorshkov M.D. Virtual reality and artificial intelligence in medical education. Moscow: ROSOMED, 2023: 252 p. (in Russian)

11. Mistry D., Brock C.A., Lindsey T. The present and future of virtual reality in medical education: a narrative review. Cureus. 2023; 15 (12): e51124. DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.51124 PMID: 38274907; PMCID: PMC10810257.

12. Daling L.M., Schlittmeier S.J. Effects of augmented reality-, virtual reality-, and mixed reality-based training on objective performance measures and subjective evaluations in manual assembly tasks: a scoping review. Hum Factors. 2024; 66 (2): 589–626. DOI: https://doi.org/10.1177/00187208221105135

13. Stretton T., Cochrane T., Sevigny C., Rathner J. Exploring mobile mixed reality for critical thinking in nursing and healthcare education: a systematic review. Nurse Educ Today. 2024; 133: 106072. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.106072 Epub 2023 Dec 16. PMID: 38134813.

14. Petri A., Sabin K. Visual medical statistics. Transl. from Engl. In: V.P. Leonov (ed.). 4th ed. Moscow: GEOTAR-Media, 2021: 332 p. (in Russian)

15. Obraztsov P.I. Teaching technology: a modern interpretation in professional pedagogy. Uchenye zapiski Orlovskogo gosudarstvennogo universiteta [Scientific Notes of Orel State University]. 2016; 4 (73): 311–5. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologiya-obucheniya-sovremennaya-interpretatsiya-v-professionalnoypedagogike/viewer (in Russian)

16. Alekseeva S., Nazarova O. Factors of the effectiveness of university education. Mezhdunarodniy sel’skokhozyaystvenniy zhurnal [International Agricultural Journal]. 2014; (6): 47–9. (in Russian)

17. Dolzhenko R.A. Experience in evaluating the effectiveness of training at Sberbank Corporate University. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika [Bulletin of the Tomsk State University. Economy]. 2018; (42): 161–79. (in Russian)

18. Udovidchenko R.S., Kireeva V.S. Comparative analysis of models for evaluating the effectiveness of staff training. Sovremennye problem nauki i obrazovaniya [Modern problems of science and education]. 2014; (6). URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=16909 (date of access September 09, 2022). (in Russian)

19. Voronov M.P., Chasovskikh V.P. Methodology for evaluating the effectiveness of electronic educational systems. Sovremennye naukoemkie tekhnologii [Modern High Technologies]. 2022; (10): 120–4. (in Russian)

All articles in our journal are distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International)