MODELO DE SIMULADOR DE BAIXA FIDELIDADE E BAIXO CUSTO PARA TREINAMENTO EM VIDEOCIRURGIA
DOI:
https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.8389Keywords:
Cirurgia videoassistida, Técnicas de ensino, Treinamento por simulaçãoResumo
Introdução: O ensino em cirurgia convencional foi tradicionalmente baseado no modelo halstediano do “see one, do one and teach one” (veja um, faça um e ensine um); porém, com a bem sucedida propagação da cirurgia videolaparoscópica precisou ser adaptado para um novo modelo do “do many, mentored always” (fazer vários, sempre supervisionado). A nova era da cirurgia demanda treinamento sequencial, com crescente complexidade e repetição supervisionada para adquirir habilidades especificas prévias ao primeiro ato operatório.
Objetivo: Desenvolver modelo para ensino e treinamento em videocirurgia com plataforma de baixo custo, fácil execução e baixa fidelidade com tarefas que utilizam materiais sintéticos.
Método: Construiu-se com materiais de baixo custo plataforma utilizando apenas placa de madeira, poucos materiais de ferragem (parafuso simples, parafuso com porca tipo borboleta, gancho com rosca), folha de EVA (etileno acetato de vinila), tinta branca para artesanato e caneta hidrográfica. A amostra-teste foi composta por 15 cirurgiões gerais com mais de 10 anos de experiência em videolaparoscopia. Iniciou-se a avaliação com um vídeo explicativo com duração de 20 min. A seguir, cada cirurgião executou 5 tarefas gravadas para posterior análise e pontuação. Mediu-se as habilidades de acordo com a pontuação.
Resultados: A plataforma foi útil e eficaz em reproduzir as atividades utilizadas para replicação do programa comparativo do Fundaments of Laparoscopic Surgery. A amostra de cirurgiões atingiu o tempo alvo definido como padrão pelo programa.
Conclusão: A plataforma elaborada com materiais de baixo custo é de fácil aquisição, mostrou-se modelo eficaz para treinamento em videocirurgia, de fácil replicabilidade e construção, adaptável a vários modelos de tarefas, e feita com materiais sintéticos.
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Copyright (c) 2024 Luciana Walger Collaço Gomes Rosa , Osvaldo Malafaia , Fernando Issamu Tabushi, Iwan Augusto Collaço, Paulo Afonso Nunes Nassif , Nicolau Gregori Czeczko, Luiz Fernando Kubrusly , Claudio Luciano Franck

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