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La Evolución y el Papel de la Simulación en la Enseñanza de la Medicina

Se cree que los errores médicos evitables son una de las mayores causas de muerte en los Estados Unidos (EE. UU.), ya que provocan aproximadamente 400 000 muertes al año.1 Asimismo, las lesiones iatrogénicas provocan la discapacidad de aproximadamente 3,5 millones de pacientes al año en los EE. UU. Estos números son alarmantes. Es más impactante considerar que, pese a la abundancia de nuevas metodologías y tecnologías pedagógicas, la enseñanza de la medicina ha cambiado poco en casi 100 años y sigue firmemente radicada en el aprendizaje. No solo hay margen de mejora, sino también espacio para adoptar las herramientas disponibles en la actualidad, concretamente la simulación. La simulación como parte de la formación y la educación se ha integrado con éxito en los planes de estudio de otros sectores en los que los errores tienen grandes consecuencias, en particular la aviación, con la que a menudo se compara a la medicina. El uso eficaz de la simulación de alta fidelidad se ha convertido en un pilar de la formación de los pilotos comerciales, hasta el punto de que cuando un piloto comercial vuela un avión por primera vez, lo hace cargado de pasajeros. Aunque la simulación se ha ido integrando cada vez más en la enseñanza de la medicina, no se ha hecho en la misma medida que en otros sectores, como el de la aviación.

Orígenes de la simulación

Teniendo esto en cuenta, es sorprendente saber que la aplicación de la simulación en la enseñanza de la medicina no es nueva. Los antiguos modelos de arcilla y piedra encontrados en todo el mundo se usaban para demostrar las características clínicas de diversas enfermedades (figura 1). Con el paso del tiempo y el avance de la tecnología, la simulación médica se volvió más sofisticada. El primer simulador “moderno”, un capacitador de tareas interactivo, fue desarrollado alrededor del 1700 por Gregoire y Gregoire, un equipo de padre e hijo en París, Francia, con una pelvis humana y un bebé muerto. Se usaba principalmente para enseñar métodos de parto a las parteras y dio lugar a una disminución evidente de la mortalidad infantil. También existe una amplia documentación, desde la Edad Media hasta la época moderna, sobre el uso de animales no humanos en el desarrollo y la enseñanza de habilidades quirúrgicas.

DESARROLLO DE LA SIMULACIÓN MODERNA

La era moderna de la simulación en la enseñanza de la medicina comenzó a principios de la década de 1960, después de que el Dr. Peter Safar, que trabajaba en el Baltimore City Hospital, “redescubriera” y describiera la reanimación “boca a boca”. Este trabajo, y la insistencia de un anestesista noruego, Bjorn Lind, convencieron al fabricante noruego de juguetes y muñecos de plástico, Asmund Laerdal, para que diseñara y produjera un modelo realista del torso humano que permitiera aplicar la técnica de Safar de inclinación de la cabeza/elevación de la barbilla para aliviar la obstrucción de las vías respiratorias y administrar respiraciones de rescate boca a boca. Más tarde, a instancias de Safar, se añadió un mecanismo de resorte en el interior del tórax de Resusci-Anne® para permitir las compresiones en el pecho. Este fue el origen de uno de los maniquíes de RCP más utilizados del siglo XX.

Otro gran salto en la tecnología de simulación ocurrió en 1968 cuando Michael Gordon, MD, PhD, de la Universidad de Miami presentó a Harvey®, el simulador de pacientes de cardiología. Harvey® es capaz de simular casi cualquier enfermedad cardíaca presentando diferentes hallazgos auscultatorios, presiones sanguíneas y hallazgos de pulso. Hoy en día sigue en servicio en muchas facultades de medicina, ayudando a enseñar el diagnóstico físico en cardiología.

Resusci-Anne® y Harvey® son ejemplos de las dos grandes familias de simuladores que se usan hoy en día: los capacitadores de tareas, cuyo propósito es enseñar un conjunto de habilidades físicas, y los capacitadores de diagnóstico, cuyo propósito es principalmente enseñar la interpretación de la información. Se han desarrollado capacitadores de tareas para enseñar desde la simple colocación de una vía intravenosa periférica hasta habilidades quirúrgicas laparoscópicas. Asimismo, los capacitadores de diagnóstico se han ampliado para ayudar a los alumnos de medicina a comprender una serie de información y presentaciones de pacientes que van desde los sonidos cardíacos hasta el diagnóstico por imagen.

Los capacitadores de diagnóstico han evolucionado aún más para facilitar el aprendizaje de las competencias de interacción con el paciente. A principios de la década de 1960, el Dr. Howard Barrows, residente de neurología en el Instituto Neurológico de Nueva York (New York Neurological Institute) hizo la astuta observación de que algunos pacientes, después de repetidos exámenes por parte de estudiantes de medicina y residentes, modificaban los hallazgos neurológicos en sus exámenes en respuesta a la repetición del examen. Cuando se graduó de la residencia y pasó a ejercer la profesión en el sector académico, Barrows comenzó a entrenar a actores sanos para que imitaran diversas condiciones; así, en 1964, surgió el paciente estandarizado.

A medida que el hardware y el software informático se desarrollaron con mayor rapidez en las décadas de 1980 y 1990, la complejidad y las capacidades de los simuladores evolucionaron simultáneamente. Se desarrolló la capacidad de simular estados fisiológicos y respuestas a los medicamentos, dando así información real a los alumnos. En consecuencia, la simulación de anestesiología comenzó a cobrar protagonismo. David Gaba y sus colegas de la Stanford University desarrollaron el Comprehensive Anesthesia Simulation Environment (CASE)®. Esta herramienta avanzó la simulación más allá de la mera interacción con un maniquí para incluir un generador de forma de onda computarizado, que podía producir toda la información que está normalmente en los monitores de los pacientes en el entorno de la anestesia. Este desarrollo dio lugar a la idea de los simuladores como capacitadores del entorno. A diferencia de los capacitadores de tareas o de los capacitadores de diagnóstico, los capacitadores del entorno no se centran en el aprendizaje de habilidades o información, sino en la aplicación de habilidades e información que el alumno ya posee en una serie de circunstancias o condiciones preestablecidas. Este tipo de simulación se prestó inmediatamente a aplicaciones como la formación en gestión de recursos para crisis de anestesia.

NUEVAS TECNOLOGÍAS EN SIMULACIÓN

A medida que las capacidades de las computadoras han ido evolucionando, también se han incorporado a la simulación nuevas tecnologías como la realidad virtual, la realidad aumentada y la realidad mixta. Abajo, damos definiciones y ejemplos de estos términos.

La realidad virtual es una experiencia totalmente de inmersión que engaña a los sentidos del usuario haciéndole creer que está en un entorno diferente al mundo físico real. Mediante una pantalla montada en la cabeza o unos auriculares, el usuario puede experimentar un mundo de imágenes y sonidos generados por computadora en el que los objetos digitales pueden manipularse con controladores hápticos conectados a una consola o computadora. En un entorno de realidad virtual, la interacción con el mundo real es limitada. El más desarrollado de estos simuladores de realidad virtual es la plataforma SimX® (San Francisco, CA), que permite que varios usuarios participen simultáneamente en la misma simulación. SimX® es un ejemplo de plataforma que reacciona al comportamiento natural de los participantes y permite que varios usuarios participen en la misma situación (es decir, que interactúen con el mismo paciente virtual y entre sí). Como ejemplo del uso del comportamiento natural al usar esta plataforma, si un participante recoge un estetoscopio virtual en un entorno de realidad virtual y lo aplica al paciente, el usuario puede escuchar lo que normalmente escucharía mediante el estetoscopio. Fundamental Surgery (FundamentalVR, Londres, Reino Unido), es una plataforma de realidad virtual diseñada para la formación quirúrgica y también permite que varios usuarios interactúen con la misma simulación y hace uso de dispositivos de control manual, que imitan diversas herramientas quirúrgicas.

La realidad aumentada superpone información digital sobre aspectos del mundo real. Pokémon GO (Niantic, San Francisco, CA) es uno de los ejemplos más conocidos. La realidad aumentada mantiene el mundo real en el centro de la simulación, pero lo mejora con otros componentes digitales mediante la superposición de nueva información que no está disponible sin las incorporaciones de la computadora, complementando así la realidad. La realidad aumentada permite la interacción digital con componentes digitales y la interacción física con componentes del mundo real. Un ejemplo es una plataforma fabricada por GIGXR (Los Ángeles, CA), que genera pacientes “holográficos” en un entorno clínico real. Se puede acceder a este sistema mediante un sistema de gafas montadas en la cabeza, que permite visualizar a un paciente virtual y muestra sus signos vitales en la sala física donde está el usuario. También se puede acceder al sistema mediante un teléfono inteligente o una tablet, que usa la cámara integrada para mostrar la habitación y el paciente virtual en la pantalla.

La realidad mixta reúne componentes del mundo real y digital. En la realidad mixta, el usuario interactúa y manipula objetos y entornos físicos y virtuales, usando tecnologías de detección e imagen de última generación. La realidad mixta permite al usuario ver y sumergirse en el mundo real mientras interactúa físicamente con componentes del mundo real y digitales. Así, la realidad mixta rompe las barreras entre lo real y lo imaginario. Un ejemplo es el sistema de simulación de ultrasonido Heartworks® de Intelligent Ultrasound (Cardiff, Reino Unido), que permite al usuario colocar sondas de ultrasonido transtorácicas o transesofágicas en un maniquí, manipular la sonda como se haría al pie de la cama del paciente y explorar cómo la manipulación de la sonda influye en la imagen de ultrasonido que aparece en la pantalla de la computadora.

Este sistema facilita la adquisición de habilidades de manipulación de la sonda de ultrasonido y el examen de diversas patologías, y funciona como un capacitador combinado de diagnóstico y de tareas. Otro ejemplo de sistema de simulación de realidad mixta es el Sistema de Simuladores Modulares de Seguimiento de Realidad Mixta y Aumentada (SMMARTS), desarrollado en la Universidad de Florida. El SMMARTS se basa en un módulo central que incluye el hardware de seguimiento y los módulos extra que se pueden hacer para simular básicamente cualquier anatomía requerida. El módulo físico tiene una anatomía ósea impresa en tres dimensiones y un gel de silicona o un modelo de gel balístico del tejido blando circundante. El tejido óseo y blando se modela en el entorno del software. Esto permite al usuario examinar el tejido de interés y hacer procedimientos de intervención. Se desarrollaron múltiples módulos para SMMARTS, incluyendo una columna vertebral para procedimientos de anestesia regional torácica, una cabeza para procedimientos de anestesia regional en la cabeza y el cuello, una cabeza para procedimientos de ventriculostomía, un tórax para acceso venoso central yugular interno y subclavio, un brazo para acceso venoso periférico y una caja para examen y biopsia transrectal de próstata.

Todas estas tecnologías se emplearon en varios formatos para la enseñanza de la medicina, principalmente en los dominios de la atención quirúrgica e intervencionista. Permiten una simulación ultrarrealista de habilidades de procedimiento sin la necesidad de que el paciente participe, para facilitar los diagnósticos anatómicos basados en datos de imágenes del paciente o para una planificación compleja de la cirugía. Los simuladores de realidad mixta tienen múltiples ventajas porque pueden actuar simultáneamente como capacitadores de diagnóstico, capacitadores de tareas y capacitadores del entorno.

Un punto de controversia ha sido si la práctica de la simulación puede ayudar a mejorar la seguridad del paciente. Aunque se están adoptando gradualmente las capacitaciones con simulación en los planes de estudio de medicina, todavía no se ha practicado de forma generalizada en muchas disciplinas más allá de la capacitación avanzada de soporte vital cardiovascular o ejercicios limitados de situaciones de crisis clínicas. Ciertas tareas de procedimiento simples, como la simulación de canulación venosa central, han demostrado efectivamente una reducción de las complicaciones y una mejora de los resultados de los pacientes. Sin embargo, sigue existiendo la necesidad de hacer grandes estudios de cohortes prospectivos que aporten datos que demuestren que la capacitación con simulación no solo mejora la eficacia de los procedimientos médicos, sino también la seguridad de los pacientes.

CONCLUSIONES

A medida que la atención médica se vuelve más compleja y la práctica clínica más especializada, es probable que la simulación siga evolucionando para cubrir las necesidades educativas. Debemos esperar que los simuladores de realidad virtual, realidad aumentada y realidad mixta se vuelvan cada vez más frecuentes. También es probable que los simuladores se vuelvan más capaces, integrando capacitadores de diagnóstico, de tareas y del entorno. Imagínese un maniquí simulador que pueda generar formas de onda y enviarlas a los monitores de anestesia, al tiempo que simula los hallazgos de la exploración física de un neumotórax a tensión, permitiendo el examen broncoscópico y la manipulación del tubo endotraqueal, la colocación de la vía venosa central, la toracocentesis y la ubicación del tubo torácico, todo ello con la misma herramienta del simulador. Estas herramientas no solo tendrían un valor incalculable para la enseñanza de la medicina, sino que probablemente constituirían la base de un nuevo paradigma para la evaluación del rendimiento, por parte de las juntas de certificación, que permitiría examinar no solo los conocimientos y el criterio, sino también las habilidades físicas. Una adopción más amplia de los planes de estudio basados en la simulación en la enseñanza de la medicina de grado y posgrado puede tener el potencial de simplificar la evaluación y también de mejorar la calidad y la seguridad de la atención al paciente.

Los autores quieren agradecer especialmente a Leah Buletti por su trabajo editorial en este artículo.

Cameron R. Smith, MD, PhD, es profesor auxiliar de Anestesiología de la División de Medicina del Dolor Agudo y Perioperatorio del Departamento de Anestesiología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Florida, Gainesville, FL.

Yong G. Peng, MD, PhD, FASE, FASA, es profesor de Anestesiología, profesor asociado de Cirugía y jefe de la División de Anestesia Cardiotorácica de la División de Anestesia Cardiotorácica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Florida, Gainesville, FL.

Conflictos de intereses: Cameron Smith, MD, PhD informa de que es el inventor del módulo de simulador de anestesia regional de cabeza y cuello SMMARTS, pero no es el titular de la patente de la tecnología subyacente. Yong G. Peng, MD, PhD, informa de que no tiene conflictos de intereses.

Referencias

  • James JT. A new, evidence-based estimate of patient harms associated with hospital care. J Patient Saf. 2013;9:122–128.
  • Flexner A. Medical education in the United States and Canada. From the Carnegie Foundation for the Advancement of Teaching, Bulletin Number Four, 1910. Bull World Health Organ. 2002;80:594–602.
  • Jones F, Passos-Neto C, Braghiroli OFM. Simulation in medical education: brief history and methodology.
  • The Principles and Practice of Clinical Research. 2015;1:46–54.
  • Dawson SL, Kaufman JA. The imperative for medical simulation. Proceedings IEEE. 1998;86:479–483.
  • Buck GH. Development of simulators in medical education. Gesnerus. 1991;48 Pt 1:7–28.
  • Cooper JB, Taqueti VR. A brief history of the development of mannequin simulators for clinical education and training. Postgrad Med J. 2008;84:563–570.
  • Safar P. Ventilatory efficacy of mouth-to-mouth artificial respiration; airway obstruction during manual and mouth-to-mouth artificial respiration. J Am Med Assoc. 1958;167:335–341. Safar P, Escarraga LA,
  • Elam JO. A comparison of the mouth-to-mouth and mouth-to-airway methods of artificial respiration with the chest-pressure arm-lift methods. N Engl J Med. 1958;258:671–677.
  • Grenvik A, Schaefer J. From Resusci-Anne to Sim-Man: the evolution of simulators in medicine. Crit Care Med. 2004;32:S56–S57.
  • Rosen KR. The history of medical simulation. J Crit Care. 2008;23:157–166.
  • Barrows HS. An overview of the uses of standardized patients for teaching and evaluating clinical skills. AAMC. Acad Med. 1993;68:443–451; discussion 451–443.
  • Barrows HS, Abrahamson S. The programmed patient: a technique for appraising student performance in clinical neurology. J Med Educ. 1964;39:802–805.
  • Gaba DM, DeAnda A. A comprehensive anesthesia simulation environment: re-creating the operating room for research and training. Anesthesiology. 1988;69:387–394.
  • Gaba DM, Lee T. Measuring the workload of the anesthesiologist. Anesth Analg. 1990;71:354–361.
  • Gaba DM, DeAnda A. The response of anesthesia trainees to simulated critical incidents. Anesth Analg. 1989;68:444–451.
  • SimX. Virtual Reality Health care Simulation. https://www.simxvr.com/. Accessed November 18, 2020.
  • Fundamental Surgery. fundamentalsurgery.com. Accessed November 18, 2020.
  • GIGXR. Available at: gigxr.com. Accessed November 18, 2020.
  • Heartworks. Intelligent Ultrasound for smarter scanning. https://www.intelligentultrasound.com/heartworks/. Accessed November 18, 2020.
  • The Center for Safety, Simulation and Advanced Learning Technologies. Augmented Reality & Mixed Simulation. https://simulation.health.ufl.edu/technology-development/augmented-reality-mixed-simulation/. Accessed November 18, 2020.
  • Lampotang S, Bigos AK, Avari K, Johnson WT, Mei V, Lizdas DE. SMMARTS: An open architecture development platform for modular, mixed, and augmented reality procedural and interventional simulators. Simul Healthc. 2020 Sep 10. doi: 10.1097/SIH.0000000000000503. Online ahead of print.
  • Bova FJ, Rajon DA, Friedman WA, et al. Mixed-reality simulation for neurosurgical procedures.
  • Neurosurgery. 2013;73 Suppl 1:138–145.
  • Hooten KG, Lister JR, Lombard G, et al. Mixed reality ventriculostomy simulation: experience in neurosurgical residency. Neurosurgery. 2014;10 Suppl 4:576–581; discussion 581.
  • Robinson AR, 3rd, Gravenstein N, Cooper LA, Lizdas D, Luria I, Lampotang S. A mixed-reality part-task trainer for subclavian venous access. Simul Healthc. 2014;9:56–64.
  • Sappenfield JW, Smith WB, Cooper LA, et al. Visualization improves supraclavicular access to the subclavian vein in a mixed reality simulator. Anesth Analg. 2018;127:83–89.
  • Gaba DM. Simulation is a critical tool for advancing patient safety – avaliable to everyone regardless of location or resources. Online. APSF Newsletter. 2019;33:96–97.
  • Barsuk JH, McGaghie WC, Cohen ER, O’Leardy KJ, Wayne DB. Simulation-based mastery learning reduces complications durig central venous catheter insertion in a medical intensive care unit. Crit Care Med. 2009;37:2697–2701.

Artículo de: https://www.apsf.org/es/article/la-evolucion-y-el-papel-de-la-simulacion-en-la-ensenanza-de-la-medicina/

 

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