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Medicine

기계 환기 부트 캠프 교육 과정

Published: March 12, 2018 doi: 10.3791/57303

Summary

이 교육 과정을 가르치는 공급자 기계적으로 통풍된 환자를 관리 하는 방법 시뮬레이션 기반 부트 캠프를 실행 하는 방법을 설명 합니다.

Abstract

기계적 통풍 환자의 의료 관리 초보자 공급자에 도전 이다. 증가 병 적 상태와 사망률이이 인구의 잘못 된 관리 될 수 있습니다. 3 일 시뮬레이션 기반 부트 캠프 중요 한 배려 공급자와 일대일 지시를 제공 하는 역할. 학습자는 실제 기계적 인공 호흡기와 손-연습에 종사 하는이 intensivists 개인된 즉각적인 피드백을 분배 수 있습니다. 여러 다른 병 리를 살펴볼 수 있는 임상 설정에서 발생할 수 있습니다. 학습자 수 있습니다 그들의 행동의 즉각적인 결과 시각화 수 있습니다 해결 고 질문, 안전한 학습 환경에 있는 동안 모두. 우리는 인간 환자 시뮬레이터 시뮬레이터 및 기계적인 통풍 기 호흡에 연결의 사용을 설명 합니다. 잠재적인 커리큘럼 집행 부트 캠프 실행;에 사용 하는 데 필요한 시간과 장비 비용을 알고 있어야 그러나,이 집중 대화형 교육 공급자 역량, 지식, 그리고 인공 호흡기 관리에 자신감을 증가 표시 되었습니다. 이 교과 과정 개요는 기계적으로 통풍된 환자 관리에 공급자 훈련 시뮬레이션 기반 부트 캠프를 실행 하는 방법에 지침을 제공 합니다.

Introduction

이 부트 캠프는 가르치는 주민 기계적으로 통풍 환자를 관리 하 고 통풍 기 경보를 해결 하는 방법 개발 되었다. 이 환자 인구의 관리 협박 초보자 개업 수 있습니다 비판적으로 아픈 환자와 가진 경험을 제한 했을 수 있습니다. 머리 맡에 중요 한 치료 원칙을 가르치고 이루어집니다 더 어려운 국가 작업 시간 제한1,2, 및 미국에서 법의학 문제3 . 시뮬레이션은 개발 하 고 중요 한 관리 능력4,5, 침략 적인 절차6,7,,89,10 수정 효과적인 양식 적임 . 시뮬레이션을 통해 학습자는 자신의 의료 의사 결정의 결과 위험에 환자를 퍼 팅 없이 발생할 수 있습니다. 이 교육 과정 intensivist, 호흡, 실습 연습에서 머리 맡 교육과 보충 비동기 읽기를 포함 하 여 다른 학습 modalities의 다양 한 수 있습니다.

이전 연구는 기계 환기11,12의 마네킹 기반 교육 지식을 증가 나타났습니다. Spadaro 외. 11 컴퓨터 기반 훈련 마네킹 기반 훈련 기계 환기의 시뮬레이션 기반 교육을 받은 마 취학 주민들에 대 한 비교. 마네킹 기반 교육을 받았다 주민 높은 키 동작 및 글로벌 평가 점수를 했다. 우리의 이전 연구12에서 설명 했 듯이, 1 년 거주자 증명 향상 된 지식, 자신감, 그리고 역량이 부트 캠프 교육 과정의 결론 후에.

로 작성 된, 두 일 교육 과정 교육자 처음 하루에 그들의 학습자의 기본 지식 평가 뿐 아니라 역량, 지식, 그리고 교과 과정 완료 당일 3 시 자신감에 변화를 평가할 수 있습니다. 1-3 일 동안 두 번째 날에 초점을 맞추고 침대 교육 콘텐츠 전문가 의해 평가 향해 최선을 다하고 있습니다. 병 적인 조건 (급성 호흡 곤란 증후군 [아즈], atelectasis 점액 연결 해, 하 매 2 차)는 바꾸 인된 정신 상태 역 교육 중 추가 되었습니다 동안 초기 평가 및 최종 테스트 일 사용 되었다 환풍기 기초를 검토 하는 일. 동적 hyperinflation 호흡 진단 및 관리, 높은 고원 압력을 가진 환자에서 고려를 포함 하 여 강화로 가르치는 일에도 추가 되었습니다. 교육자는 그들의 교육 요구에 적합 한 느낌으로 병 리를 대체할 수 있습니다.

준비, 시뮬레이션 교수 개최 초기 리허설 날 모든 참여 교육자의 역할에 자각 했다 보장 장비를 확인 하 고 적절 하 게 작동 했다. 우리가 사용 시뮬레이션 교수 평가 및 교육을 위한 중요 한 관리 의사, 교육자 리소스 쓰게 교수진의 역할을 조정할 수 있다. 이 부트 캠프의 실행 준비 물류 계획이 필요합니다. 첫 해 주민 예약된 보호 시간 그들은 교과 과정의 모든 3 일을 완료할 수 있도록 해야 합니다. Intensivists 일정 시간을 미리 머리 맡 교육 세션에 참석 해야 합니다. 시뮬레이터, 기계적인 통풍 기, 및 인간 환자 시뮬레이터 호흡 등 시뮬레이션 장비 구입, 임대, 또는 차용 할 수 있습니다.

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Protocol

여기에 설명 된 모든 메서드는 이날 기관 검토 위원회에 의해 검토에서 제외 될을 발견 했다.

1입니다. 하루 1-사전 테스트 평가

  1. 중요 한 작업 검사, 예비 시험 신뢰 조사, 예비 시험 인지 객관식 시험 인쇄 합니다.
  2. 3 인간 환자 시뮬레이터 다음 명칭 중 환자 실 침대에 장소: 급성 호흡 곤란 증후군 (아즈), 완전 한 폐 atelectasis 점액 연결 해, 그리고 매를 보조. 별도 방에서 시뮬레이터를 설정 하거나 멀리 떨어져 학습자 쉽게 다른을 동시에 들을 수 있을 것입니다 충분히 세션을 실행 합니다. 전용된 학습 공간에 시뮬레이터를 배치 합니다.
  3. 인간 환자 시뮬레이터 넣어야 시뮬레이터, 하지만 오히려 시뮬레이터의 목의 뒤에 지도 하는 시뮬레이터의 내부 뺨에 구멍을 통해 기도에 endotracheal 튜브를 배치 하지 마십시오.
    1. 이제 시뮬레이터의 목 뒤에 숨겨진 endotracheal 튜브를 폐 시뮬레이터에서 골된 기도 튜브를 연결 합니다. 일단 연결 되 면 폐 시뮬레이터는 이제 작동 합니다. 베개를 사용 하 여이 연결을 은폐.
  4. 폐 시뮬레이터를 켭니다. 환자 도서관 폴더에서 메뉴에서 선택한 pathologic 상태를 선택 합니다. 폐 시뮬레이터에 선택 된 병리학을 시작 합니다.
    1. 기계적인 통풍 기 시뮬레이터의 입을 나오는 endotracheal 튜브에 연결 합니다. 호흡기 폐 병리학 소프트웨어 프로그램을 시작 하기 전에 endotracheal 튜브에 연결 되어, 호흡기 제대로 작동 하지 않습니다.
    2. 시뮬레이터 호흡 인간 환자 시뮬레이터를 연결 합니다. 기계적인 통풍 기를 intubated 인간 환자 시뮬레이터를 연결 합니다.
  5. 각 인간 환자 시뮬레이터로 모의 환자 모니터를 배치 합니다. 폐 시뮬레이터 프로그램 내에서 중요 한 로그인 소프트웨어를 선택 합니다. 환자 시뮬레이션된 프레 젠 테이 션의 발병에 대 한 적절 한 초기 생체 신호를 선택 합니다. 생체 신호 모니터 가능
  6. 미리 선택 된 환자의 생체 신호, 휴대용 가슴 x 선 이미지, 심전도, 및 각 환자의 경우 동맥 혈 가스 측정 각 각각 환자 모니터 (예: autoPEEP 인간 환자 시뮬레이터에 이미지 업로드를 업로드합니다 autoPEEP 환자로 지정).
  7. 교직원 경우 관찰 될 것입니다 어디에 각 학습자에 대 한 각 역에서 중요 한 작업 검사 목록을 밖으로 설정 합니다. 이 하지만 수 있습니다 단방향 유리 뒤에 또는 머리 맡 테이블에 충분 한 거리 멀리에서 학습자는 검사 목록을 읽을 수 있을 것 이다. 각 역을 한 교수를 할당 합니다.
  8. 각 학습자 신뢰 조사, 인지 시험, 및 중요 한 작업 검사 목록을 사용 하 여 4 자리 식별 코드를 선택 했습니다. 익명 방식으로 수집 된 데이터를 검토 하는 코드를 사용할 수 있습니다. 학습자는 그들이 지속적으로 교과 과정에 걸쳐 기억 4 자리 코드를 선택할 수 있습니다.
  9. 별도 룸에서 학습자에 게 5 분 예비 시험 신뢰 조사를 관리 합니다. 그것의 완료에 따라 학습자에 게 25 분 예비 시험 인지 객관식 시험을 관리 합니다.
  10. 역, 각 역에 존재 한 학습자와 학습자 보고서를 있다. 나머지 학생 들은 별도 룸에서 기다릴 수 있습니다. 그들의 중요 한 작업 검사 목록에 대 한 교수를 4 자리 식별 코드를 제공 하는 학습자를 있다.
  11. 교수 학습자를 경우 줄기를 읽고 있다. 시나리오를 통해 작동 하는 역 당 학습자 최대 10 분을 허용 합니다. 케이스 동안 피드백을 관리 하지 않습니다. 시나리오의 결론에 그들의 별도 룸으로 다시 돌아가려면 학습자를 닫습니다.
  12. 각각의 경우의 완료 되 면 각 학습자에 대 한 중요 한 작업 검사 목록을 작성 하는 교수가 있다. 모든 학습자 모든 방송국 완료 될 때까지 모든 방송국을 통해 학습자를 개별적으로 회전 합니다. 종이 또는 이메일을 통해 학습자에 게 추가 읽기를 배포 합니다.

2. 하루 2-교과 과정 및 교육 개입

  1. 인간 환자 시뮬레이터, 호흡 시뮬레이터, 통풍 기, 그리고 모니터 위에서 설명한 대로 5 방송국을 설정 합니다.
  2. 각 역 다음 항목 중 하나를 할당: 아즈, atelectasis 점액 연결 해, 매, 보조 약물 과다 복용 및 동적 hyperinflation 보조 정신 상태 변경. 두 개 또는 세 사람의 그룹에 학습자를 정렬 합니다. 각 역을 한 교수를 할당 합니다.
  3. 각 허용 팀 시나리오를 통해 작업을 10 분. 교수에 게 피드백 및 머리 맡 교육을 제공 하기 위해 35 분. 나머지 4 개의 역을 통해 학습자를 회전 합니다.

3입니다. 하루 3-후 테스트 평가

  1. 중요 한 작업 검사, posttest 자신감 설문 조사, 테스트 후 인지 객관식 시험 인쇄 합니다. 인간 환자 시뮬레이터, 호흡 시뮬레이터, 통풍 기, 그리고 모니터 위에서 설명한 3 개의 방송국을 설정 합니다. 각 역 다음 항목 중 하나를 할당: 아즈, atelectasis 점액 연결 해, 매를 보조.
  2. 생체 신호, 휴대용 가슴 x 선, 심전도, 영상과 각 환자의 경우 동맥 혈 가스 측정 각 각각 환자 모니터 (예: autoPEEP 인간 환자 시뮬레이터는 autoPEEP으로 지정에 이미지 업로드를 업로드합니다 환자)입니다.
  3. 각 학습자에 대 한 각 역에서 중요 한 작업 검사 목록을 설정 합니다. 각 역을 한 교수를 할당 합니다. 5 분 테스트 후 신뢰 조사 및 25 분 posttest 인지 객관식 시험을 관리 합니다.
  4. 역, 각 역에 존재 한 학습자와 학습자 보고서를 있다. 나머지 학생 들은 별도 룸에서 기다릴 수 있습니다. 그들의 중요 한 작업 검사 목록에 대 한 교수를 4 자리 식별 코드를 제공 하는 학습자를 있다.
  5. 교수 학습자를 경우 줄기를 읽고 있다. 시나리오를 통해 작동 하는 역 당 학습자 최대 10 분을 허용 합니다. 케이스 동안 피드백을 관리 하지 않습니다. 시나리오의 결론에 그들의 별도 룸으로 다시 돌아가려면 학습자를 닫습니다.
  6. 각각의 경우의 완료 되 면 각 학습자에 대 한 중요 한 작업 검사 목록을 작성 하는 교수가 있다. 모든 학습자 모든 방송국 완료 될 때까지 모든 방송국을 통해 학습자를 개별적으로 회전 합니다. 모든 학습자에 게 10 분 후 교과 과정 조사를 관리 합니다.

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Representative Results

에 설명 했 듯이,이 부트 캠프를 치 룬 첫 해 주민 크게 향상 된 자신감, 지식, 그리고 성능12시연. 인지 기술 평가 사전 및 사후 개입 하 여 다중 선택 테스트, 평균 점수의 40.3%에 67.1%, +26.8의 점수에서 의미 변화에서 증가 % (그림 1).

중요 한 작업은 1-3 일에 교수에 의해 평가 했다. 아즈의 경우 3 일에 4.1 증가 (5의 합계)에서 1 일에 만난 1.5 중요 한 작업의 초기 평균을 했다. 케이스를 연결 하는 점액을 보조 atelectasis 했다 1.24의 초기 평균 하루 1 (총 5 개)에 하루 3 (그림 2)에 4.47 postintervention 점수.

학습자 부트 캠프 개입 후 더 많은 자신감을 느꼈다. 1 일에 그들의 초기 신뢰 1.56의 5로, 3 (그림 3) 당일 3.64의 평균 점수를 증가 평균 점수로 평가 했다.

Figure 1
그림 1: 지식 평가 사전 및 사후 개입
이 그림 유 제이 허가 포맷 되었습니다. 기계 환기 부트 캠프: 시뮬레이션 기반 파일럿 연구. 크리티컬 케어 입술 Pract. 2016, (2016)입니다. doi:10.1155/2016/4670672입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 2
그림 2: 중요 한 작업 성능 평가 사전-사후 개입 하 고
이 그림 유 제이 허가 포맷 되었습니다. 기계 환기 부트 캠프: 시뮬레이션 기반 파일럿 연구. 크리티컬 케어 입술 Pract. 2016, (2016)입니다. doi:10.1155/2016/4670672입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 3
그림 3: 신뢰 평가 사전 및 사후 개입
이 그림 유 제이 허가 포맷 되었습니다. 기계 환기 부트 캠프: 시뮬레이션 기반 파일럿 연구. 크리티컬 케어 입술 Pract. 2016, (2016)입니다. doi:10.1155/2016/4670672입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

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Discussion

부트 캠프는 3 개의 별도 세션으로 구성 됩니다. 첫 번째 하루 동안 학습자 사전 테스트 완료 신뢰 조사와 의료 지식을 테스트 5 분 시나리오를 진행 하기 전에. 교수는 미리 결정 된 중요 한 작업을 사용 하 여 학습자를 평가 합니다. 지지자는 다음 2 일 전에 완료 비동기 읽기를 주어 집니다. 두 번째 날 개입 단계, 2-3 학습자의 그룹 5 가지 시나리오를 통해 일 하는 곳의 구성 됩니다. 교수진은 즉각적이 고 개인화 된 피드백을 제공 하기 위해 머리 맡에. 세번째 날 학습자 의료 지식 테스트 및 테스트 후 신뢰 조사를 완료 후 테스트 평가 이다. 그들은 다음 5 분 시나리오를에서는 중요 한 작업에 대 한 평가 받 다.

저자의 의견, 교과 과정의 가장 중요 한 포인트에서는 중요 한 관리 콘텐츠 전문가에 의해 머리 맡 교육입니다. 문학에서 검토, 브리핑 과정 시뮬레이션에서 가장 중요 한 단계 이며 기술 향상을 위해 필수적 이다. 13 , 14

교과 과정의 실행에 걸쳐 진화 했다. 주민들은 교과 과정의 끝에 피드백을 제공 하도록 초대 했다. 많은 주민들 기계 환기 및 폐 생리학의 기초 지식을 제공 하는 문서를 검토 하는 욕망을 표명 했다. 교수 또한 되었다 더 유선형 그들의 교육 프레 젠 테이 션에서 교과 과정으로 개발.

한계는 크게 재정 시간과 관련이 있습니다. 임대 또는 시뮬레이션 장비 구입이 정교한 시뮬레이션 장비를 시뮬레이션 센터에서 정기적으로 사용 하지 않는 경우에 특히, 비싼 수 있습니다. 훈련 시뮬레이션 직원 쉽게 호흡 시뮬레이터의 사용에 숙련 되는 상당한 시간이 필요 합니다. Intensivists 일정 시간 교육을 위해 사용할 수를 사전에 잘 했다. 관심 있는 교육자 그들은 충분 한 자금과이 교육 과정을 실행 하는 시간을 가질 수 있도록 충분 한 시간을 할애 하는 것이 좋습니다.

호흡 관리의 원칙 초보 학습자를 가르치는 방법으로 시뮬레이션을 설명 하는 문학의 부족이입니다. 학습자 학습 비판적으로 아픈 환자에 대 한 마네킹에 낮은 주파수 이벤트를 관리할 수 있습니다. 이 교육 과정을 실시간으로 자신의 경영 의사 결정의 결과 시각화 초보자 의료 공급자에 대 한 수단을 제공 합니다. 기계 환기와 함께 사용 하는 호흡 시뮬레이터 학습자 협박 임상 설정에서 사용할 수 있는 실습에 대 한 실제 임상 장비에 연습 하실 수 있습니다. 또한, 교과 과정 중 환자 교수진에 의해 침대 맞춤된 교육에 대 한 수 있습니다.

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Disclosures

저자는 공개 없다.

Acknowledgments

저자 안 나 Ciullo, 메릴랜드 교과 과정 개발 및 실행 그녀의 지원에 대 한 감사 하 고 싶습니다. 이 보고서에 대 한 아무 외부 자금 조달 했다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Puritan Bennett 840 Ventilator Medtronic 4-840120EMC-01 http://www.medtronic.com/covidien/en-us/products/acute-care-ventilation/puritan-bennett-pb840-ventilator.html
ASL 5000 Breathing Simulator IngMar 31 00 117 https://www.ingmarmed.com/
Smart Stat Basic Simulaids 101-8002 https://www.simulaids.com/product/101-8002

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References

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Yee, J., Benner, A., Hammond, J.,More

Yee, J., Benner, A., Hammond, J., Malone, B., Fuenning, C., George, R., Ahmed, R. A. Mechanical Ventilation Boot Camp Curriculum. J. Vis. Exp. (133), e57303, doi:10.3791/57303 (2018).

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