Formación del personal en la prostatectomía radical laparoscópica asistida por robot
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Iván Azael Martínez-Alonso [1] ; Rafael Alberto Valdez-Flores [1] ; Sanjuan Padrón-Lucio [1] ; José Gadú Campos Salcedo [1] ; Jorge Gutierrez-Aceves [2] ; Xavier Cathelineau [3] ; Rafael Sánchez-Salas [3]
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[1] Hospital Central Militar
Hospital Central Militar
México
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[2] Wake Forest Baptist Medical Center
Wake Forest Baptist Medical Center
Township of Winston, Estados Unidos
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[3] Departamento de Urología. L´Institute Mutualiste Montsouris. París.
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- Localización: Archivos españoles de urología, ISSN 0004-0614, Tomo 72, Nº. 3, 2019, págs. 239-246
- Idioma: español
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Resumen
- español
OBJETIVO: La Prostatectomía Radical asistida por Robot (PRAR) ha generado una nueva tendencia en el binomio enseñanza/aprendizaje agrupando estas técnicas en módulos de entrenamiento como aprendizaje teórico, practico, asesoramiento personalizado y herramientas modernas como simulación y práctica en modelos virtuales. Esta revisión resume la tendencia actual en el proceso de enseñanza de la PRAR.
HALLAZGOS RECIENTES: La tendencia actual en la adquisición de la curva de la PRAR es proporcionar al urólogo un proceso de enseñanza bien estructurado, implementando módulos de entrenamiento graduales, que le permitan comprender en todos los aspectos el desenvolvimiento de la cirugía radical de próstata con un sistema robótico. Dicho proceso consiste en analizar las bases teóricas, realizar entrenamiento con simulado res de alta calidad, interactuar con él supervisor tanto en casos in vivo como en ayudantía de cirugías, hasta completar la fase avanzada en consola con entrenamiento háptico y asesoramiento directo del supervisor, mientras se adquiere la curva de aprendizaje. La evidencia demuestra que la retroalimentación del alumno y proctor supervisor con el uso de modelos virtuales, análisis de videos inmediatamente posterior al procedimiento y un centro de alto volumen logran acortar el proceso de enseñanza. La formación en cirugía robótica nunca culmina, por el contrario, la fase final del alumno, es cuando se encuentra preparado para realizar el efecto multiplicador de su curva de aprendizaje.
CONCLUSIÓN: La Cirugía Robótica ha cambiado la perspectiva de la enseñanza de la Medicina, mediante el uso de modelos virtuales. Conocimientos teóricos, entrenamiento virtual y el asesoramiento del supervisor son pasos necesarios en la curva de aprendizaje. Direcciones futuras esperadas son la evolución de los modelos virtuales similares al escenario real.
- English
OBJECTIVE OF THE REVIEW: Robot assisted Radical prostatectomy (RARP) has generated a new trend in the binomial teaching/learning, grouping these techniques in training modules such as theoretical learning, practice, personalized counseling, and modern tools like simulation and practice in virtual models. This review summarizes the current trend in the teaching process of RARP.
RECENT FINDINGS: Current trends in the acquisition of the RARP learning curve is to provide the Urologist with a well-structured teaching process, implementing gradual training modules, which make possible to understand all aspects of the development of prostate surgery with a robotic system. This process consists in analyzing the theoretical aspects, perform training with high quality simulators and proctorization, in both cases in vivo and as assistant, until completion of the advanced phase in console with haptic training and proctor’s direct advice, while the learning curve is being completed. The evidence shows that student and proctor feedback with the use of virtual models, immediately post-procedure video analysis, and a high-volume center are able to shorten the teaching process. The learning process never culminates, in other words, the final phase of the student, is when he is prepared to teaching the multiplier effect of his learning curve.
CONCLUSIONS: Virtual models in Robotic surgery has changed the perspective teaching process of medicine. Theoretical knowledge, virtual training and Proctor’s advice are essential steps in the learning curve. Future directions, evolution of virtual models in a similar fashionto the real scenario.
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