Drei Jahre AGA Simulatortraining Arthroskopie

Zusammenfassung

Hintergrund

Die Gesellschaft für Arthroskopie und Gelenkchirurgie (AGA) bietet ihren Mitgliedern seit 2018 einen zweitägigen Simulatortrainingskurs für Arthroskopie (STArt) an. Das Ausbildungskonzept wurde von 10 AGA-Instruktoren entwickelt. Neben der Vermittlung von theoretischen Grundlagen steht das Erlernen manueller Fähigkeiten am Simulator im Vordergrund. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Möglichkeiten und Grenzen des Simulatortrainings aufzuzeigen und zu diskutieren.

Methoden

Das Training umfasst aufeinander aufbauende Übungen mit definierten Lernzielen. Zur Quantifizierung des Lernfortschrittes wurden für jede Übung die benötigte Zeit, Kameraweglänge und die Instrumentenweglänge gemessen. Zur Skalierung des Leistungsniveaus wurden alle Übungen von den zehn Instruktoren wiederholt durchgeführt und aus den Daten der Expertenstandard berechnet. Zu Beginn wird in einem virtuellen Raum (FAST-Modul) Kamerahaltung, Horizonteinstellung und Kontrolle der Blickrichtung trainiert. Anschließend werden die erlernten Fähigkeiten im Kniemodell weiter geübt und automatisiert. Der Kursteilnehmende sollte sich nach Abschluss des Kurses selbstständig und sicher mit dem Arthroskop und den Instrumenten in den anatomischen Räumen des Kniegelenks bewegen können.

Ergebnisse

An den 5 Kursen haben insgesamt 91 Ärzte (21 Frauen, 70 Männer) teilgenommen, die je nach Anzahl der selbstständig durchgeführten Arthroskopien in Fortgeschrittene oder Anfänger eingestuft wurden. Bei allen Teilnehmenden konnte ein Lernfortschritt beobachtet werden. Bei fast allen Übungen bestand ein signifikanter Unterschied zwischen den verschiedenen Leistungsgruppen.

Schlussfolgerung

Die vorliegenden Daten zeigen, dass durch ein strukturiertes Training am Simulator arthroskopische Fertigkeiten effektiv erlernt und trainiert werden können.

Abstract

Background

Since 2018 the Society for Arthroscopy and Joint Surgery (AGA) has offered its young members a 2-day simulator training course for arthroscopy (STArt). The training concept was developed by 10 AGA instructors. In addition to teaching theoretical principles, the focus is on learning manual arthroscopic skills on a simulator. The aim of the present article is to show and discuss the possibilities and limits of simulator training.

Methods

The training comprises exercises that build up on each other with defined learning objectives. To quantify the learning progress, the time required, the camera path length and instrument path length were measured. To scale the performance level, the tasks were performed six times by the ten instructors and the expert standard calculated from the data. At the beginning, manual camera control, horizon adjustment and control of viewing direction are trained in a virtual room (FAST module). Subsequently, the skills learned are further practiced and automated in the knee model. The aim of the course is that after completing the course, the participant is able to perform an accurate diagnostic knee arthroscopy without assistance.

Results

The 5 courses were attended by 91 doctors (21 women, 70 men) who were graded as advanced or beginners, depending on the number of independently performed arthroscopies. A learning progress could be observed in all participants. There was a significant difference between the performance groups in almost all exercises.

Conclusion

The data demonstrate that arthroscopic skills can effectively be learned and trained through structured simulator training.