Improving Pediatric/Neonatology Residents' Newborn Resuscitation Skills With a Digital Serious Game: DIANA
Serena Bardelli1†, Giulio Del Corso2†, Massimiliano Ciantelli1,3, Marta Del Pistoia1,3, Francesca Lorenzoni1,3, Nicoletta Fossati4, Rosa T. Scaramuzzo1,3* and Armando Cuttano1,3
背景
シリアスゲーム、特にデジタルゲームベース学習（DGBL）の方法論は、フローチャート（例えば、新生児蘇生アルゴリズム）によって特徴付けられるすべての医療処置において、古典的な学習方法論を強化する可能性を持っている。しかし、DGBL手法における短期および長期の知識保持を、経験豊富なオペレーターが指導する専門家トレーニングを受ける対照群と比較した研究は、ほとんどありません。特に、研修医の学習については、シミュレーションを用いた教育に関する文献にまだほとんど記載がない。
目的
小児科・新生児科研修医を対象に，新生児蘇生アルゴリズムに関する知識と実践（手順知識から人工呼吸・胸骨圧迫率まで）をトレーニングするために，新生児蘇生アルゴリズムに沿ったシリアスコンピュータゲーム DIANA（DIgital Application in Newborn Assessment）が開発された．各セッション終了後にユーザーの学習曲線を分析し、古典的な理論教育セッションと知識の定着度を比較した。
方法
Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana（AOUP）の小児科/新生児科の研修医をこの研究に招待し、ゲームグループとコントロールグループに分けた。両グループは、以前のトレーニングとベースラインのスコアに関して同質であった。対照群は、新生児トレーナーによる古典的な80分の教育セッションに参加し、ゲーム群の参加者は、異なる4日間にわたって4回の20分のセッションを行った。3回の筆記試験（トレーニング前、トレーニング直後、28日後）により、両群のパフォーマンスを評価・比較した。
結果
小児科・新生児科の研修医48名が研究に参加した。 新生児科トレーナーによる古典的なトレーニングは、短期的・長期的な知識の定着に優れた効果を示したが、DGBLの手法は同等かそれ以上であることが証明された。 さらに、各ゲームセッション後、DGBLスコアは手技知識、人工呼吸・胸骨圧迫率ともに向上した。
結論
本研究では、小児・新生児科研修医トレーニングのためのDGBL手法は、新生児専門トレーナーによる理論的な教育セッションよりも、組み立てるべき正しい機器の暗記という短期および長期の知識保持に関して優れていることが証明された。さらに、DGBLは、新生児蘇生法のアルゴリズムの記憶と定着に関して、少なくとも理論的な授業と同程度の効果があることが証明されました。DIANAゲームでは、個々のユーザーのセッション分析が可能であり、「セッション後」のスコアが向上し、意思決定時間が短縮された。我々は、DGBLが手続き的アルゴリズムを含むすべての医療処置のための古典的な学習方法論に追加する価値あるものになる可能性があることを提案する。
