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Modèles mathématiques : Une révolution dans l’enseignement médical (et la certification)

10 octobre 2022  |  Dr Stefan Monk, Médecin en chef et Raven Bouie, Spécialiste du marketing et des communications - CAE Healthcare

La simulation aide les gens à se préparer pour les moments qui comptent, sans les risques inhérents à la pratique réelle. Mais pour être efficaces, ces expériences de simulation doivent être aussi proches que possible de la réalité. Pourquoi ? Sans réalisme, les participants ne prennent pas la simulation au sérieux et manquent l'occasion d'un apprentissage par l'expérience. Plus grave encore, ils risquent d'apprendre des choses erronées, ce qui pourrait les amener à prendre les mauvaises mesures lorsqu'ils seront confrontés à la même situation dans la vie réelle.

Mais comment garantir le réalisme de la formation ? En un mot, l'automatisation. Les réponses automatisées offrent de nombreux avantages par rapport au contrôle manuel, notamment des réactions réalistes qui conduisent à une formation de qualité.

Par exemple, l'industrie aéronautique utilise des modèles mathématiques pour imiter le vol réel. En s'appuyant sur un véritable poste de pilotage et sur les principes des commandes de vol, nos collègues de l'aviation automatisent la réaction d'un avion simulé lorsque les circonstances, telles que la météo, la vitesse ou les commandes du pilote, changent. Un décrochage, par exemple, ne se produit pas "à un moment donné" sous contrôle manuel, mais exactement lorsque la météo, la vitesse et les actions de l'équipage l'entraînent.

Grâce à ce réalisme, les pilotes en formation peuvent apprendre ce qu'il faut faire dans des situations réelles, sans la subjectivité et l'incohérence potentielles qui peuvent être introduites lorsque quelqu'un dirige manuellement la simulation. 

Il en va de même pour les soins de santé, où il existe des modèles mathématiques scientifiquement fondés pour la physiologie humaine et les influences qui s'exercent sur elle, comme les médicaments, les équipements (par exemple, les ventilateurs) et les pathologies. Ces réponses automatisées permettent au personnel médical de s'entraîner avec un simulateur de patient qui se comporte de la même manière qu'un vrai patient... sans la subjectivité ou l'incohérence d'un technicien qui manipule manuellement les réponses en coulisse. Lors du débriefing qui suit, l'accent est mis sur le comportement des participants, et non sur la qualité de la simulation.

Cette modélisation physiologique est utilisée pour piloter un comportement automatique et réaliste du patient afin d'aider les instructeurs à se concentrer sur les apprenants. Par exemple, la présentation d'une anaphylaxie entraînerait automatiquement une réduction de la résistance vasculaire, une carence en liquide due à une fuite de plasma dans les tissus et une résistance bronchique accrue à l'administration d'oxygène, de liquide et d'adrénaline.

Notre modèle physiologique réaliste et réactif sert de base à de multiples produits, dont SimSTAT, qui place les participants dans des situations cliniques réalistes auxquelles ils doivent faire face. Conçu en collaboration avec l'American Society of Anesthesiologists (ASA), SimSTAT est utilisé comme outil d'examen dans le cadre du renouvellement obligatoire de la certification des anesthésistes américains.

Comme un tel examen peut avoir de graves conséquences en cas d'échec, une qualité de simulation particulièrement élevée est requise. Une évaluation anonyme des performances des participants permet d'identifier objectivement les points à améliorer. Cette enquête menée par CAE (environ 100 000 simulations et 500 millions de points de données à ce jour) est la plus grande application de mesure objective et automatisée des performances à l'aide d'un modèle physiologique. Ce modèle, soit dit en passant, anime tous les simulateurs de patients de CAE sous le nom de "Maestro" et est également disponible sous les noms de Maestro Evolve et Maestro Embody dans des versions en ligne avec et sans instructeur.

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