Абулдинов Антон Сергеевич, к.м.н., доцент кафедры анестезиологии, реанимации, интенсивной терапии и скорой медицинской помощи AuthorID: 1053604.
675001, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Горького, д. 95
Abuldinov A.S., Candidate of Medical Science, Associate Professor of the Department of Anesthesiology, Resuscitation, Intensive Care and Emergency Medical Services AuthorID: 1053604.
95 Gorky St., Blagoveshchensk, 675001
Ходус Сергей Васильевич, к.м.н., доцент, заведующий кафедрой анестезиологии, реанимации, интенсивной терапии и скорой медицинской помощи AuthorID: 665642.
675001, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Горького, д. 95
Khodus S.V., Candidate of Medical Science, Associate Professor, Head of the Department of Anesthesiology, Resuscitation, Intensive Care and Emergency Medical Services AuthorID: 665642.
95 Gorky St., Blagoveshchensk, 675001
Олексик Владимир Сергеевич, старший преподаватель кафедры анестезиологии, реанимации, интенсивной терапии и скорой медицинской помощи AuthorID: 1035319.
675001, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Горького, д. 95
Oleksik V.S., Senior Lecturer of the Department of Anesthesiology, Resuscitation, Intensive Care and Emergency Medical Services AuthorID: 1035319.
95 Gorky St., Blagoveshchensk, 675001
Цель: оценить влияние мобильного цифрового помощника на качество выполнения базового алгоритма сердечно-легочной реанимации (СЛР) студентами-медиками первого курса в симулированных условиях. Методы и материалы. В 2024 году проведено одноцентровое рандомизированное контролируемое исследование, в котором приняли участие 196 студентов-первокурсников. Участники были случайным образом распределены на две группы: экспериментальную (n = 80), где СЛР выполнялась с использованием цифрового помощника, и контрольную (n = 116), где реанимационные мероприятия проводились без него. Качество СЛР оценивалось на тренажерах с обратной электронно-цифровой связью AmbuMan®. Проводился непараметрический статистический анализ: для сравнения количественных показателей использовался U-критерий Манна–Уитни, для качественных — точный критерий Фишера с расчетом отношения шансов (ОШ) и 95% доверительных интервалов (ДИ). Результаты. Использование цифрового помощника привело к статистически значимому увеличению времени до начала компрессий грудной клетки: медиана в экспериментальной группе составила 97,0 с [межквартильный размах: 56,8–125,0] по сравнению с 55,0 с [42,3–74,0] в контрольной (p < 0,001). При этом в группе с цифровым помощником участники значительно чаще правильно оценивали сознание (75,0% против 61,2%; ОШ 1,90, 95% ДИ 1,01–3,57; p = 0,047) и наличие дыхания (81,2% против 50,9%; ОШ 4,19, 95% ДИ 2,14–8,17; p < 0,001). Статистически значимых различий в качестве компрессий (глубина, частота, релаксация) и вдохов между группами не выявлено. Заключение. Цифровой помощник эффективно улучшает выполнение диагностических этапов алгоритма СЛР студентами-медиками без клинического опыта. Однако его использование сопряжено со значимой задержкой начала компрессий, что является критически важным негативным эффектом, требующим дальнейшей оптимизации интерфейса приложения и разработки специализированных протоколов обучения.
The aim of the research: To evaluate the effect of a mobile digital assistant on the quality of the basic cardiopulmonary resuscitation (CPR) algorithm performed by first-year medical students in a simulated environment. Materials and methods. A single-center randomized controlled trial was conducted in 2024 with 196 firstyear students. Participants were randomized into an experimental group (n = 80), who performed CPR using a digital assistant, and a control group (n = 116), who performed resuscitation without it. CPR quality was assessed using AmbuMan® CPR trainers with digital feedback. Non-parametric statistical analysis was performed: the Mann-Whitney U-test was used for quantitative variables, and Fisher's exact test with odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) was used for qualitative variables. Results. The use of the digital assistant led to a statistically significant increase in the time to chest compressions: the median in the experimental group was 97,0 seconds [interquartile range: 56,8–125,0] compared to 55,0 seconds [42,3–74,0] in the control group (p < 0,001). At the same time, participants in the digital assistant group were significantly more likely to correctly assess consciousness (75,0% vs. 61,2%; OR 1,90, 95% CI 1,01–3,57; p = 0,047) and breathing (81,2% vs. 50,9%; OR 4,19, 95% CI 2,14–8,17; p < 0,001). No statistically significant differences in the quality of compressions (depth, rate, recoil) or ventilations were found between the groups. Conclusion. The digital assistant effectively improves the performance of the diagnostic steps of the CPR algorithm by medical students without clinical experience. However, its use is associated with a significant delay in the initiation of compressions, which is a critical negative effect that requires further optimization of the application interface and the development of specialized training protocols.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.