ВЛИЯНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИМУЛЯТОРА ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ XR-CLINIC НА РАЗВИТИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО МЫШЛЕНИЯ ВРАЧА

• Рипп Татьяна Михайловна
• Рипп Евгений Германович
• Духовный Юрий Сергеевич
• Зверев Александр Сергеевич
• Ципко Алина Алексеевна
• Петрова Екатерина Станиславовна

Резюме

Актуальность. Клиническое мышление (КМ) в современных условиях становится тренируемым навыком и может быть приобретено не только с опытом, но и при использовании тренажеров виртуальной реальности с бесконечным числом вариантов различных нозологий, что позволяет формировать профессиональное мышление врача системно и целенаправленно.

Цель - сравнить эффективность двух методов обучения: стандартного в условиях занятий на кафедре и в клинике (1-я группа) и комбинированного с использованием медицинского симулятора XR-Clinic (2-я группа) для успешного формирования КМ у ординаторов выпускного года обучения в проспективном сравнительном рандомизированном контролируемом с заслепленным анализом данных исследовании.

Материал и методы. Исследование проводили в январе-мае 2024 г. Участники исследования (УИ) - волонтеры-ординаторы второго года обучения. Общее количество участников исследования (УИ) (скрининг) - 118 человек, включены в исследование 107. Все сценарии построены на основании модели планового амбулаторного приема пациента. В дизайн исследования введен этап обучения у одной из двух групп с помощью комплекса XR-Clinic - виртуальная клиника на основе виртуальной реальности. Источник обратной связи - данные оценки эксперта и Smart Centre комплекса XR-Clinic с оценкой результатов действий участников исследования. После подписания информированного согласия проводили рандомизацию методом случайных чисел. УИ 1-й и 2-й групп расходились по своим траекториям, обмен данными между ними был невозможен. Использовались 3 сценария, на всех этапах применялась аудио- и видеофиксация и оценивался диапазон показателей выполненных действий по категориям: безопасность (вымыть руки, использовать мыло, антисептик, полотенце), диалог (сбор жалоб и анамнеза), осмотр (пальпация, перкуссия, аускультация), лабораторное и инструментальное обследование (полнота и необходимая достаточность), лечение и заключение (формулировка диагноза). Результаты представлены при правильном распределении как M±SD, где М - среднее арифметическое, SD - стандартное отклонение, и в виде Ме - медианы, ДИ - доверительных интервалов, минимальных и максимальных значений, Q1-Q3 квартилей для информативного представления изучаемой выборки. Дихотомические и порядковые качественные данные выражены в виде частот (n) и процентного распределения признаков. Различие считалось статистически значимым при р<0,05.

Результаты. Группы участников исследования не имели значимых различий по гендерному составу, возрасту и стажу практической работы. При сравнении групп при демонстрации навыка "Безопасность" между 1-й и 2-й группами определены статистически значимые различия (М₁=7,89; 95% ДИ 1,48-14,30 балла и М₂=23,50; 95% ДИ 11,46-35,54 балла, р=0,019). Сравнительный субанализ критических пунктов опроса в разделе "Диалог" показал существенные различия с преимуществом в пользу 2-й группы. Суммарная оценка в разделе "Осмотр" выполненных действий значимо лучше была во 2-й группе: Ме=200, Q1-Q3=70-240 против 1-й группы: Ме=110, Q1-Q3=50-205 баллов (р=0,007). Средний процент необходимых запрошенных действий из раздела "Дополнительные обследования" у УИ двух групп были сравнимы и очень близки, р=0,147. В разделе "Диагноз" УИ 2-й группы демонстрировали результат выше среднего балла: М₁=71,93; 95% ДИ 59,90-83,96 и М₂=86,00; 95% ДИ 76,04-95,96 (р=0,079). В разделе "Лечение" среднее количество баллов на УИ в группах распределилось следующим образом M₁=57,89; 95% ДИ 44,68-71,11 против М₂=86,00; 95% ДИ 76,04-95,96 (р=0,012).

Заключение. Группа курсантов, прошедшая даже однократно клинический кейс на комплексе XR-Clinic, по сравнению с 1-й группой (традиционное обучение) полностью выполняла алгоритм гигиенической безопасности в 4 раза чаще, задавала ключевые вопросы в категории "Диалог" кейса по артериальной гипертензии в 1,5 раза чаще (о наличии вредных привычек), в 5,2 раза чаще (о наличии в анамнезе сахарного диабета); в 3 раза реже делала неправильный выбор тактики лечения и достигала 100% результата, выясняя генетическую предрасположенность развития осложнений у стандартизированного пациента, что чрезвычайно важно для определения риска развития осложнений, формулировки диагноза и выбора тактики ведения пациента. Во 2-й группе однократное прохождение кейса позволило в 5 раз улучшить результат обследования одной из ключевых позиций обследования живота при наличии симптома желтухи и мотивировало у большего на 15% количества УИ провести пальпацию лимфатических узлов у пациента с онкологическим заболеванием. УИ демонстрировали высокий процент постановки правильного диагноза в обеих группах с преимуществом в 14% у группы, которая работала с виртуальным пациентом.

Таким образом, даже однократно пройдя кейс в виртуальной реальности на симуляторе XR-Clinic, участники исследования демонстрировали во многих аспектах лучший результат при работе со стандартизированным пациентом.

Ключевые слова: виртуальная реальность; симуляция; обучение; клиническое мышление; безопасность пациентов

Клиническое или врачебное мышление (КМ) - это специфическая интеллектуальная деятельность профессионала, которая обеспечивает эффективное использование научных данных и личного практического опыта применительно к каждому пациенту. Для формирования профессионального мышления наиболее важными являются способности к абстрагированию и обобщению, умение проведения анализа, сравнения и синтеза полученной информации. КМ традиционно формировалось при изучении клинических дисциплин на студенческих семинарах, лекциях и у постели больного. Далее КМ совершенствуется с опытом, опираясь на эрудицию и интеллект врача, которые складываются из растянутых во времени и случайных взаимодействий между доктором и пациентом [1], поэтому процесс формирования КМ в период накопления опыта врачом бывает бессистемным, небезопасным как для пациента, так и для врача. Это особенно актуально в начале профессиональной деятельности или при встречах с редкими или новыми заболеваниями.

Практикующий врач должен приобрести целый ряд важных навыков, формируя КМ: наблюдательность - заметить определенные нюансы заболевания; целенаправленность - умение придерживаться определенного направления в мыслях; гибкость - способность мгновенно поменять ход рассуждений, если течение заболевания изменилось или появились иные вводные; концентрированность - умение находить главное в самом начале обследования; решительность - от нее зависят скорость принятия решения и зачастую спасение человеческой жизни. Кроме того, врач должен мыслить объективно для оценки исследований и фактических проявлений заболевания; хорошо помнить симптомы большого количества заболеваний, что позволяет быстро их определять и дифференцировать. Важно находить доминирующие симптомы, что обычно благотворно влияет на выбор терапии. Чем больше практический или тренировочный стаж врача, тем выше его способность диагностики заболеваний и успешность лечения.

С развитием современных технологий составляющие для КМ можно разделить на этапы внутри кейса и реализовать через виртуального пациента, с которым поддерживается обратная связь, как с реальным пациентом: первичный контакт; подготовка к осмотру; сбор анамнеза; физикальное обследование (осмотр, пальпация, перкуссия и аускультация); назначение и прохождение пациентом специальных обследований; обоб­щение полученных сведений; оценка рисков и рассмотрение альтернативных вариантов диагностики; составление плана лечения и профилактики рисков осложнений. Все, что не ощущается органами чувств врача, в виртуальной реальности может быть реализовано в виде заключений, что не препятствует получению объективной информации и аналитической работе врача, позволяя набирать опыт в осмыслении клинической задачи и тренироваться, совершенствуя КМ.

Таким образом, КМ в современных условиях становится тренируемым навыком и может быть приобретено не только с опытом, на что врач тратит годы своей практики; необходимые навыки КМ могут быть освоены без ожиданий пациента с той или иной патологией и становятся независимыми от случайных посещений пациента. Использование тренажеров виртуальной реальности с бесконечным числом вариантов различных нозологий позволяет формировать профессиональное мышление врача системно и целенаправленно. 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 тренированным врачебным мышлением с помощью всех современных методов обучения [2-5].

Задержка формирования навыков КМ, раннее профессиональное выгорание у студентов и ординаторов - это глобальная проблема здравоохранения в мире в настоящее время. Это обусловлено затрудненным доступом к пациенту в силу законодательных актов о защите его прав, необходимостью соблюдения деонтологических аспектов, эпидемиологическими обстоятельствами (COVID‑19 и пр.) и темпом накопления знаний и умений, которыми должен овладеть врач у постели больного [6]. Поэтому научное обоснование эффективности новых технологий обучения врачей навыкам КМ с возможностью уменьшения психологического напряжения - это современная задача науки. Обоснованный и короткий путь для внедрения современных технологий обучения, таких как виртуальная реальность, - это научные данные, полученные из доказательных исследований с соответствующим дизайном. По мнению ученых, проводящих анализ исследований, посвященных виртуальной реальности, иммерсивное VR-обучение и виртуальная реальность для формирования КМ станут стандартами в развитии клинических навыков и обеспечат безопасность пациентов и медицинских работников [7].

Использование в данном исследовании современной отечественной технологии симуляционного комплекса на основе виртуальной реальности с модулем амбулаторного приема пациентов XR-Clinic компании MEDVR (https://medvr.pro) обусловлено целым рядом его преимуществ, таких как высокая реалистичность и интерактивность, что обеспечивает максимальное погружение в симуляционную среду для улучшения практических навыков; высокая пропускная способность и моделирование любых клинических ситуаций при минимальных ресурсах с возможностями совершенствования и оттачивания навыков до достижения профессионализма и автоматизма и с объективной оценкой на основе искусственного интеллекта (AI - artificial intelligence). Комплекс оснащен удобным инструментом автоматизированного сбора статистики, привязанной к учетным записям пользователя с детальной выгрузкой данных по каждой сессии, включая видеозаписи процесса обучения. Он соответствует самым высоким стандартам, предъявляемым для симуляторов виртуальной реальности: высокая реалистичность, хорошие показатели валидности симулятора (очевидная, экспертная, содержательная, конструктивная, дискриминантная, прогностическая), физиологическая и безопасная совместимость организма человека с виртуальными ощущениями или возможность работы на персональном компьютере (ПК). Совокупность перечисленных выше преимуществ позволяет провести доказательное исследование и прогнозировать высокую вероятность широкого внедрения симулятора в процесс обучения в медицинских вузах страны.

Представленный в мировой литературе последний метаанализ проведен на основании небольшого количества статей (n=24), поэтому доказательства возможности формирования навыков врачебного мышления с использованием виртуальной реальности нуждаются в активном изучении. По данным научных прогнозов, будущие исследования выиграют от рассмотрения сценариев, выходящих за рамки реагирования на чрезвычайные и критические ситуации [8, 9].

Цель - сравнить эффективность двух методов обучения: стандартного (в условиях занятий на кафедре и в клинике) и комбинированного (с использованием медицинского симулятора XR-Clinic) для успешного формирования КМ у ординаторов выпускного года обучения в проспективном сравнительном рандомизированном контролируемом с заслепленным анализом данных исследовании.

Материал и методы

Среда моделирования. Исследование проводили в январе-мае 2024 г. Участники исследования (УИ) - волонтеры-ординаторы второго года обучения по специальностям: 31.08.36 "Кардиология"; 31.08.49 "Терапия"; 31.08.53 "Эндокринология"; 31.08.35 "Инфекционные болезни"; 31.08.42 "Неврология"; 31.08.56 "Нейрохирургия"; 31.08.01 "Акушерство и гинекология"; 31.08.02 "Анестезиология-реаниматология"; 31.08.68 "Урология"; 31.08.18 "Неонатология"; 31.08.67 "Хирургия". Общее количество УИ (скрининг) - 118 человек, включены в исследование 107 человек. УИ перед началом исследования ознакомились с его условиями, убедились в анонимности участия и подписали добровольное информированное согласие.

Сценарий моделирования. Все сценарии построены на основании модели планового амбулаторного приема пациента. В дизайн исследования введен этап обучения у одной из двух групп с помощью комплекса XR-Clinic - виртуальной клиники на основе виртуальной реальности с модулем амбулаторного приема пациентов в 2 версиях: работающей на базе VR-шлема и ПК. По регламенту исследования количество подходов для освоения кейса было однократным, время прохождения сценария составляло в среднем 30 мин.

Источник обратной связи. Данные оценки эксперта и Smart Center комплекса XR-Clinic с оценкой результатов действий УИ. Оценку уровня навыков КМ на этапе работы со стандартизированным пациентом (СП) проводил эксперт-клиницист с образовательным и клиническим опытом не менее 3 лет, который не допускался к анализу и обработке базы данных по алгоритму, согласованному с программой Smart Center. На этапе работы с использованием комплекса XR-Clinic действия УИ оценивала программа Smart Center - платформа для комплексного администрирования, контроля с набором статистических данных со слепым контролем оператора.

Оборудование. 1. Учебная аудитория, оснащенная симуляционным комплексом XR-Clinic, - виртуальная клиника с модулем амбулаторного приема пациентов в версиях, работающая на базе VR-шлема на ПК на 6 рабочих станциях одномоментно.

2. Палата для работы с СП (кабинет амбулаторного приема).

3. Операторская, где находился эксперт, заполняющий чек-листы, адаптированные по нозологии к специальности участника исследования в электронном виде (рис. 1).

4. Сервер с XR-Clinic Smart Center - платформа для комплексного администрирования и контроля с набором базы данных со слепым контролем оператора.

Адаптивность вмешательства. Индивидуальное обучение с использованием комплекса XR-Clinic. Уровень компетентности УИ - освоение навыков специалиста с высшим медицинским образованием, специальность "лечебное дело", уровень - ординатура не менее 1,5 года обучения по клинической специальности.

Содержание. Исследование состояло из нескольких этапов, которые представлены на рис. 2. После подписания информированного согласия проводили рандомизацию методом случайных чисел. УИ обеих групп расходились по своим траекториям, обмен данными между ними был невозможен. Использовали 3 сценария:

1. опухоль головки поджелудочной железы, механическая желтуха;
2. артериальная гипертензия II степени;
3. тиреотоксикоз с диффузным зобом, впервые выявленная фибрилляция предсердий.

На всех этапах оценки КМ применялась аудио- и видеофиксация. На каждом этапе оценивался диапазон показателей выполненных действий по категориям: "Безопасность" (вымыть руки, использовать мыло, антисептик, полотенце); "Диалог" (сбор жалоб и анамнеза); "Осмотр" (пальпация, перкуссия, аускультация); "Лабораторное и инструментальное обследование" (полнота и необходимая достаточность); "Лечение и суммарный результат КМ".

Статистический анализ данных проведен с использованием программ Statistica v.13 и Excel. Качество данных проверено с помощью гистограмм распределения. Для установления типа распределения данных использовался метод Шапиро-Уилка. Основные методы статистического анализа данных: t-критерий Стьюдента для количественных параметрических переменных, для непараметрических данных - критерии Манна-Уитни или Вальда-Вольфовица. Статистическую значимость различий распределений признаков оценивали с помощью критерия согласия χ²; при значениях менее 10 использовали поправку Йейтса χ². Результаты представлены при правильном распределении как M±SD, где М - среднее арифметическое, SD - стандартное отклонение и в виде Ме - медианы, ДИ - доверительные интервалы минимальных и максимальных значений, Q1-Q3 квартилей для информативного представления изучаемой выборки. Дихотомические и порядковые качественные данные выражены в виде частот (n) и процентного распределения признаков. Различие считалось статистически значимым при р<0,05 [10].

Результаты и обсуждение

Проведено сравнение групп УИ по параметрам, которые могли бы повлиять на результаты исследования: это гендерный, возрастной составы групп и стаж практической работы, которые не имели значимых различий в группах (табл. 1).

При прохождении кейсов по определенной нозологии УИ должны были совершить определенное количество действий и набрать определенное количество баллов - чем выше балл, тем лучше навык КМ (табл. 2).

При сравнении групп по демонстрации навыков категории "Безопасность" между 1-й и 2-й группами определены статистически значимые различия. Иллюстрация сравнения среднего параметра безопасности, рассчитанная на одного УИ, между группами представлена на рис. 3, где М₁=7,89; 95% ДИ 1,48-14,30 и М₂=23,50; 95% ДИ 11,46-35,54 балла, р=0,019.

При прохождении разделов категории "Безопасность" УИ обеих групп не продемонстрировали в полном объеме алгоритм гигиенической безопасности. Суммарный балл в 1-й группе был низким и составил 450 баллов из максимально возможных 2280. Выполнили все 4 действия алгоритма гигиенической безопасности в данной группе всего 5,3% и половину необходимых действий или одно из четырех - по 7% УИ. Во 2-й группе ситуация значимо отличалась (см. рис. 3) - группой суммарно были набраны 1175 баллов при максимально возможных 2000 баллов. Все 4 действия выполнили 22% и 3 из 4 - 2% УИ.

Довольно низкие показатели гигиенической безопасности свидетельствовали о слабо сформированном навыке обработки рук в обеих группах, тем не менее следует обратить внимание, что после однократной тренировки по кейсу виртуальной симуляции гигиеническую безопасность УИ 2-й группы соблюдали в 4 раза чаще. Сколь угодно долго можно говорить о необходимости соблюдения в этике поведения врача гигиенических процедур как об элементе профессиональной безопасности, но, если это не выработать на уровне навыка на доклиническом этапе, молодой врач также будет поступать и на своем рабочем месте.

При оценке суммарного количества баллов на каждого УИ в категории "Диалог" были получены также невысокие значения в обеих группах и не получено значимых различий: Ме=37,16, Q1-Q3=28,57-52,60 и Ме=37,16, Q1-Q3=30,40-51,64 для 1-й и 2-й групп соответственно, р=0,95. Однако для оценки влияния тренировок в виртуальной реальности на профессиональное мышление в рамках заданной специальности был проведен анализ по трем критическим пунктам опроса из раздела "Анамнез" категории "Диалог", которые влияют на определение степени риска развития сердечно-сосудистых осложнений (ССО), формулировку диагноза и тактику лечения при выполнении кейса "Артериальная гипертензия II степени" в подгруппе УИ - врачей-кардиологов. Сравнение частоты встречаемости заданных вопросов в 1-й и 2-й группах показало существенные различия с преимуществом в пользу 2-й группы (рис. 4).

В критерий ключевых были отобраны 3 вопроса из раздела "Анамнез", которые должны быть обязательно заданы врачом согласно современным рекомендациям по артериальной гипертензии у взрослых [11]. Ответы на эти вопросы позволяют определить риск развития ССО у конкретного пациента, после чего клиницист может строить цепочку профессионального мышления от звеньев тактики обследования и формулировки диагноза до выбора тактики лечения и изменения образа жизни пациента. В исследовании установлено, что УИ после однократного прохождения кейса комплекса XR-Clinic в 5,2 раза чаще задавали вопрос о наличии сахарного диабета, в 1,5 раза чаще - о наличии факта курения, чем УИ после традиционного обучения, - теория и освоение навыков в клинике. Вопрос о наследственной предрасположенности к развитию ССО в 1-й группе задали большинство участников (83%), а во 2-й группе - 100% УИ.

Категория "Осмотр" предполагал выполнение большого количества действий, сгруппированных в 3 раздела: аускультация, перкуссия, пальпация. Суммарная оценка выполненных действий УИ значимо лучше была во 2-й группе: Ме=200, Q1-Q3=70-240 против 1-й группы: Ме=110, Q1-Q3=50-205 баллов, р=0,007.

Крайне низкие баллы при оценке выполнения этапов осмотра пациента - максимальная медиана 200 при максимально возможных значениях 400-430 баллов - требуют отдельного анализа. Возможно, играет определенную роль то, что для всех кейсов комплекса XR-Clinic предусматривается классическая схема прохождения всех этапов перкуссии, пальпации и аускультации, которые в полном объеме не востребованы в рутинной практике отдельных специальностей, например в специальности "акушерство и гинекология". Трудно себе представить анестезиолога-реаниматолога, выполняющего все действия по всем трем разделам кейса (пальпация, перкуссия, аускультация) с соблюдением всех зон обследования. Тем не менее обращало на себя внимание то, что 2-я группа после однократного прохождения кейсов комплекса XR-Clinic и на этом этапе могла существенно улучшить результат осмотра почти вдвое по сравнению с группой, которая не проходила этап осмотра с использованием виртуальной реальности.

Среди УИ по специальности "акушерство и гинекология" (n₁=12, n₂=12) был проведен субанализ объема навыков пальпации живота и лимфатических узлов при выполнении кейса "Опухоль головки поджелудочной железы, механическая желтуха". Было отмечено, что врачи довольно тщательно проводили исследование живота. Анализируя 10 оцениваемых экспертом и системой зон, УИ мог набрать максимально 55 баллов. В 1-й группе суммарная оценка составила 44,36/УИ, и все зоны были исследованы лишь одним УИ (8,33%), тогда как во 2-й группе балл был несколько выше - 48,07/УИ, но все зоны пальпации прошли уже 50% УИ.

Кроме того, обращало на себя внимание отсутствие приверженности к обследованию лимфатических узлов в 1-й группе (выполнение навыка - 0%), тогда как во 2-й группе обследование лимфатических узлов выполнили уже 14,7% УИ.

В подгруппе УИ - акушеры-гинекологи, при хорошо сформированном навыке осмотра живота подавляющим большинством участников 1-й группы (91,66%) игнорировалась зона пальпации печени, несмотря на наличие признаков желтухи. Однократное прохождение кейса позволило в 5 раз улучшить результат осмотра одной из ключевых позиций обследования при данном заболевании, что видно по результатам обследования УИ 2-й группы.

Удивительным был обнаруженный факт, что УИ, которые не проходили кейс в виртуальной реальности (1-й группа), при обследовании пациента с онкологическим заболеванием не исследовали состояние лимфатических узлов, - это не сделал ни один участник ни по одной группе лимфатических узлов, хотя возможность их пальпации в XR-Clinic предлагается по 9 группам: под нижней челюстью, за ушами, по заднему/переднему краю кивательной мышцы, над/под ключицей, подмышечные, правые и левые паховые лимфатические узлы. Тогда как после однократного прохождения кейса за ограниченное время уже 15% УИ 2-й группы провели пальпацию лимфатических узлов.

Средний процент необходимых запрошенных действий из категории "Лабораторные и инструментальные исследования" у УИ двух групп был сравним и очень близок (рис. 5), р=0,147.

При оценке категории "Лабораторные и инструментальные исследования" мы обратили внимание, что, несмотря на принципиальные различия и широкое представление кейсов по нозологиям, выбор методов дополнительного обследования достаточно универсален с широким диапазоном предоставляемых параметров. Например, заказ УИ биохимического анализа крови не имеет возможности выбора специфических маркеров и позволяет получить очень широкий спектр параметров, которые не всегда необходимы и доступны в реальной практической работе. Данный раздел, на наш взгляд, требует более специфичного подхода к выбору исследований и более дифференцированной оценки запрашиваемых данных. Это позволит оттачивать мастерство в этом аспекте КМ, тренируя логику врача и рациональный выбор, который напрямую связан с временными моральными и материальными затратами, не говоря уже о безопасности пациента. Поэтому делать какой-либо вывод по данному аспекту в формировании КМ преждевременно.

В категории "Диагноз" максимально возможное количество баллов в программе XR-Clinic составляет 100. УИ 2-й группы демонстрировали несколько более высокий средний балл, но различия не имели статистической значимости (р=0,079): М₁=71,93; 95% ДИ₁59,90-83,96 и М₂=86,00; 95% ДИ₂76,04-95,96.

В категории "Диагноз" УИ демонстрировали высокий процент постановки правильного диагноза в обеих группах с преимуществом в 14% во 2-й группе, по данным средних значений начисленных баллов видно, что показатели у участников 2-й группы выше, чем в 1-й. Вероятно, требуются дальнейшие исследования с увеличением числа участников для набора статистической мощности. Следует отметить, что в программе настолько логично и специфично для каждой нозологии настроены все элементы КМ в кейсе, что УИ в большинстве случаев в процессе тренировки логическим путем приходят к правильному заключению.

Категории "Лечение" в каждом кейсе состоял из трех компонентов, но оценка проводилась по дихотомической шкале: выбрал правильное решение - 100 баллов, не выбрал - 0. Среднее количество баллов на УИ в группах распределилось следующим образом: M₁=57,89; 95% ДИ 44,68-71,11 против М₂=86,00; 95% ДИ 76,04-95,96, р=0,012. График сравнения соотношений принятых решений по лечению в 1-й и 2-й группах представлен на рис. 6.

Правильный выбор тактики лечения - это итог мастерства клинициста, это вершина, ради которой доктор проходит длительный путь анализа и размышлений для оказания эффективной помощи пациенту. Цена такого решения - здоровье или облегчение страданий для пациента. Вопрос чрезвычайно важный и может быть трудным для выбора. Именно на этапе постановки диагноза и выбора тактики лечения всегда помогал клинический опыт, для накопления которого требуются годы. В исследовании доказано, что количество неправильных решений во 2-й группе встречается в 3 раза реже (14 против 42% УИ в 1-й группе с традиционными методами обучения).

Заключение

Группа курсантов, прошедшая даже однократно клинический кейс на комплексе XR-Clinic, полностью выполняла алгоритм гигиенической безопасности в 4 раза чаще, чем группа, которая проходила традиционное обучение.

Группа, прошедшая тренировку в виртуальной реальности по кейсу "Артериальная гипертензия II степени", в категории "Диалог" показала значимо лучшие результаты: в 1,5 раза чаще спрашивали о наличии вредной привычки, в 5,2 раза чаще - о наличии в анамнезе сахарного диабета, и 100% УИ выяснили генетическую предрасположенность развития осложнений у СП, что чрезвычайно важно для определения риска развития осложнений, формулировки диагноза и выбора тактики ведения пациента.

При выполнении осмотра пациента суммарная оценка выполненных действий УИ статистически значимо лучше была в группе, проходившей обучение с использованием XR-Clinic. Субанализ показал, что даже однократное прохождение кейса позволило в 5 раз улучшить результат одной из ключевых позиций обследования живота при наличии симптома желтухи и мотивировало на 15% большее количество УИ провести пальпацию лимфатических узлов у пациента с онкологическим заболеванием.

УИ демонстрировали высокий процент постановки правильного диагноза в обеих группах с преимуществом в 14% у группы, которая работала с виртуальным пациентом комплекса XR-Clinic.

Результаты исследования показали, что группа, которая всего лишь однократно проходит тренировку в системе XR-Clinic, в 3 раза реже делает неправильный выбор тактики лечения, чем группа, которая предварительно не проходила обучение с использованием данной технологии виртуальной реальности.

Таким образом, 2-я группа - участники, которым предварительно было предложено самостоятельно пройти кейсы в виртуальной реальности на симуляторе XR-Clinic, выполняя каждый из вышеописанных разделов клинического кейса, при последующей работе со стандартизированным пациентом на амбулаторном приеме, в большинстве случаев, даже однократно пройдя кейс от начала и до конца, демонстрировали во многих аспектах лучший результат.

Благодарности. Авторы статьи выражают благодарность И.В. Бабушковой за работу в качестве стандартизированного пациента в ходе исследования и компании MEDVR за предоставленное оборудование для проведения исследования.

Литература

1. Собиров М.А., Скосырева О.В., Бабажанова Н.Р., Маркушина А.П. Роль формирования клинического мышления в подготовке врача // Молодой ученый. 2020. № 49 (339). С. 428-432. URL: https://moluch.ru/archive/339/76048/
2. Юдаева Ю.А., Неволина В.В., Закирзянова З.Ф. Использование технологии "виртуальный пациент" в медицинском образовании // Современные проблемы науки и образования. 2022. № 2. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_48418701_20428445.pdf
3. Шлычков А.В. Клиническое мышление и врачевание //Международный журнал экспериментального образования. № 7. С. 143-144. URL: https://expeducation.ru/ru/article/view?id=542
4. Altaf R., Kling M., Hough A., Baig J., Ball A., Goldstein J. et al. The association between distance learning, stress level, and perceived quality of education in medical students after transitioning to a fully online platform // Cureus. Vol. 14, N 4. Article ID e24071.
5. Дьяченко Е.В. Симулированный пациент или пациент-робот в обучении врачей профессиональному общению - единство противоположностей // Виртуальные технологии в медицине. 2021. № 3 (29). С. 137-138.
6. Горшков М.Д. Виртуальная реальность и искусственный интеллект в медицинском образовании. Москва : РОСОМЕД, 2023. 252 с.
7. Mistry D., Brock C.A., Lindsey T. The present and future of virtual reality in medical education: a narrative review // Cureus. 2023. Vol. 15, N 12. Article ID e51124. DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.51124 PMID: 38274907; PMCID: PMC 10810257.
8. 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. Vol. 66, N 2. P. 589-626. DOI: https://doi.org/10.1177/00187208221105135
9. 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. Vol. 133. Article ID 106072. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.106072 Epub 2023 Dec 16. PMID: 38134813.
10. Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика : пер. с англ. / под ред. В.П. Леонова. 4-е изд. Москва : ГЭОТАР-Медиа, 2021. 332 с.
11. Mancia G., Kreutz R., Brunström M. et al. 2023 ESH Guidelines for the management of arterial hypertension. The Task Force for the management of arterial hypertension of the European Society of Hypertension: endorsed by the International Society of Hypertension (ISH) and the European Renal Association (ERA) // J. Hypertens. 2023. Vol. 41, N 12. P. 1874-2071. DOI: https://doi.org/10.1097/HJH.0000000000003480

Материалы данного сайта распространяются на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License («Атрибуция - Всемирная»)