DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO ANATÓMICO DE ENTRENAMIENTO DE CRICOTIROIDOTOMÍA IMPRESO EN 3D PARA RESIDENTES: INNOVACIÓN REPRODUCIBLE EN EDUCACIÓN QUIRÚRGICA.
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| Title: | DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO ANATÓMICO DE ENTRENAMIENTO DE CRICOTIROIDOTOMÍA IMPRESO EN 3D PARA RESIDENTES: INNOVACIÓN REPRODUCIBLE EN EDUCACIÓN QUIRÚRGICA. |
|---|---|
| Authors: | Cárdenas S., Galo1, Erazo A., Michelle1, Martínez S., María José1, Carrasco P., Esperanza1, Ortega S., José1, Labarca R., Yanina1 |
| Source: | Revista de Cirugia. 2026, Vol. 78 Issue 1, p380-380. 1p. |
| Abstract (Spanish): | Introducción: La cricotiroidotomía es un procedimiento vital en el manejo de la vía aérea difícil, cuya baja frecuencia limita el entrenamiento práctico de los equipos médicos. Según los contenidos definidos por el Examen Único Nacional de Conocimientos de Medicina (EUNACOM), es una competencia esperada para el médico general en escenarios de emergencia. En este contexto, el uso de modelos anatómicos impresos en 3D representa una alternativa innovadora, accesible y de bajo costo para fortalecer el aprendizaje práctico mediante simulación quirúrgica. Objetivos: Desarrollar y validar un modelo anatómico de cricotiroidotomía con impresión 3D para entrenamiento en escenarios de emergencia. Contenido del E-Poster: Se diseñó un modelo anatómico de cuello a partir de imágenes de tomografía computarizada, segmentado con software CAD e impreso en 3D con materiales de distinta densidad que simulan piel, cartílago y tráquea. El modelo fue previamente validado por expertos subespecialistas de cabeza y cuello de distintos centros asistenciales. Se creó un curso de capacitación de dos días para Residentes de Cirugía General, Cirugía Infantil, Anestesiología y Medicina de Urgencias. Se envió material de estudio que incluía anatomía cervical y vía aérea superior, vídeo de técnica quirúrgica, check list e infografía con tips del procedimiento. La primera sesión fue teórica, con un pre-test habilitador (mínimo de aprobación: 70%), clase magistral sobre anatomía del cuello, técnica quirúrgica e indicaciones del procedimiento. La segunda sesión incluyó una demostración práctica y la ejecución del procedimiento por parte de los participantes en simuladores anatómicos de bajo costo. Se utilizaron insumos simples, con supervisión directa y retroalimentación personalizada. Se determinó como número mínimo de aprobación 5 procedimientos exitosos, definidos como ventilación adecuada del paciente. Resultado: Se evaluaron un total de 25 becados de las especialidades de Cirugía (n=8), Anestesiología (n=5) y Urgencia (n=12), distribuidos en los años de formación PGY1 a PGY3. La evaluación se basó en dos dominios: "Evaluación y Recolección del Material" e "Identificación de Pasos Críticos", con un puntaje total máximo de 20 puntos. El porcentaje de aprobación global fue del 96%, considerando como aprobación un puntaje ≥ 14/20. Por especialidad, Cirugía y Urgencia presentaron una tasa de aprobación del 100%, mientras que Anestesiología alcanzó el 80%. En cuanto a los promedios de puntaje, Cirugía obtuvo 19.25 ± 1.17, Urgencia 17.42 ± 2.18 y Anestesiología 14.80 ± 1.79. Al analizar por año de programa, PGY1 mostró una aprobación del 93.3% (promedio 17.40 ± 2.37), PGY2 del 100% (promedio 17.89 ± 2.76) y PGY3 del 100% (promedio 19.00). La prueba ANOVA evidenció diferencias estadísticamente significativas entre las especialidades (p = 0.00079), sin diferencias significativas entre los años de formación (p = 0.559). Conclusión: Los resultados muestran una alta tasa de aprobación general en la evaluación de competencias técnicas en los becados de las tres especialidades. Sin embargo, se identificaron diferencias significativas en los puntajes promedio entre especialidades. Estos hallazgos sugieren la necesidad de intervenciones específicas de refuerzo o acompañamiento pedagógico para los residentes, sin que se evidencien diferencias atribuibles al año de formación. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Copyright of Revista de Cirugia is the property of Sociedad de Cirujanos de Chile and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.) | |
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