Un ensayo controlado aleatorizado de evaluaciones de emergencia asistidas por drones ABCD-IN-BARS
Autores: Chan, Chun Kit Jacky; Tung, Fabian Ling Ngai; Ho, Shuk Yin Joey; Yip, Jeff; Tsui, Zoe; Yip, Alice
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un ensayo controlado aleatorizado de evaluaciones de emergencia asistidas por drones ABCD-IN-BARS
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Servicios de emergencia
Drones
Protocolo
Evaluaciones
Telemedicina
Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Los servicios médicos de emergencia enfrentan desafíos significativos para realizar evaluaciones oportunas de los pacientes en regiones geográficamente aisladas o afectadas por desastres. Si bien los drones (sistemas de aeronaves no tripuladas, UAS) muestran un potencial transformador en la atención médica, los protocolos estandarizados para evaluaciones de pacientes asistidas por drones siguen estando poco desarrollados. Este estudio presenta el protocolo ABCD-IN-BARS, una lista de verificación de telemedicina de 9 pasos que integra maniobras asistidas por el paciente y tecnología de drones para sistematizar las evaluaciones de emergencia remotas. Un ensayo controlado aleatorio en lista de espera con 68 voluntarios capacitados en primeros auxilios evaluó la viabilidad del protocolo. Los participantes realizaron módulos en línea y simulaciones en persona y fueron aleatorizados en grupos de entrenamiento inmediato o control en lista de espera. El protocolo ABCD-IN-BARS se desarrolló mediante un enfoque de validez de contenido, incorporando elementos evaluados por expertos de la literatura de telemedicina. Los resultados incluyeron el tiempo hasta la evaluación, la confianza del proveedor (Escala Cooper-Harper Modificada), medida en la línea base, después del entrenamiento y en un seguimiento de 3 meses. Se obtuvo aprobación ética y consentimiento informado. La mayoría de los participantes pueden completar la evaluación con una tarjeta de referencia en menos de 4 minutos. Un ANOVA de medidas repetidas de diseño mixto evaluó los efectos del Tiempo (línea base, post-prueba, seguimiento de 3 meses dentro del sujeto) sobre las duraciones de evaluación. Los tiempos de evaluación mejoraron significativamente en tres puntos temporales (p = 0.008), mejorando con protocolos estandarizados, mientras que los patrones fueron similares entre grupos (p = 0.101), reflejando la retención de habilidades a los 3 meses y no afectada por lesiones o no. La adherencia al protocolo en la identificación de lesiones simuladas aumentó del 63.3% antes del entrenamiento al 100% después del entrenamiento. La confianza del proveedor se mantuvo alta (puntuaciones MCH: 2.4-2.7/10), y las calificaciones del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) enfatizaron una fuerte Utilidad Percibida (PU2: M = 4.48) a pesar de desafíos moderados en la facilidad de uso (EU2: M = 4.03). Los comentarios cualitativos destacaron los beneficios del flujo de trabajo, pero señalaron desafíos en la maniobra de drones. El protocolo ABCD-IN-BARS estandariza eficazmente las evaluaciones de emergencia asistidas por drones, demostrando competencia retenida y alta usabilidad. Si bien persisten limitaciones sensoriales, su diseño modular y alineación con los principios ABCDE ofrecen una solución escalable para la atención prehospitalaria en regiones desatendidas. Se necesita una validación multicéntrica adicional para generalizar los hallazgos.
Descripción
Los servicios médicos de emergencia enfrentan desafíos significativos para realizar evaluaciones oportunas de los pacientes en regiones geográficamente aisladas o afectadas por desastres. Si bien los drones (sistemas de aeronaves no tripuladas, UAS) muestran un potencial transformador en la atención médica, los protocolos estandarizados para evaluaciones de pacientes asistidas por drones siguen estando poco desarrollados. Este estudio presenta el protocolo ABCD-IN-BARS, una lista de verificación de telemedicina de 9 pasos que integra maniobras asistidas por el paciente y tecnología de drones para sistematizar las evaluaciones de emergencia remotas. Un ensayo controlado aleatorio en lista de espera con 68 voluntarios capacitados en primeros auxilios evaluó la viabilidad del protocolo. Los participantes realizaron módulos en línea y simulaciones en persona y fueron aleatorizados en grupos de entrenamiento inmediato o control en lista de espera. El protocolo ABCD-IN-BARS se desarrolló mediante un enfoque de validez de contenido, incorporando elementos evaluados por expertos de la literatura de telemedicina. Los resultados incluyeron el tiempo hasta la evaluación, la confianza del proveedor (Escala Cooper-Harper Modificada), medida en la línea base, después del entrenamiento y en un seguimiento de 3 meses. Se obtuvo aprobación ética y consentimiento informado. La mayoría de los participantes pueden completar la evaluación con una tarjeta de referencia en menos de 4 minutos. Un ANOVA de medidas repetidas de diseño mixto evaluó los efectos del Tiempo (línea base, post-prueba, seguimiento de 3 meses dentro del sujeto) sobre las duraciones de evaluación. Los tiempos de evaluación mejoraron significativamente en tres puntos temporales (p = 0.008), mejorando con protocolos estandarizados, mientras que los patrones fueron similares entre grupos (p = 0.101), reflejando la retención de habilidades a los 3 meses y no afectada por lesiones o no. La adherencia al protocolo en la identificación de lesiones simuladas aumentó del 63.3% antes del entrenamiento al 100% después del entrenamiento. La confianza del proveedor se mantuvo alta (puntuaciones MCH: 2.4-2.7/10), y las calificaciones del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) enfatizaron una fuerte Utilidad Percibida (PU2: M = 4.48) a pesar de desafíos moderados en la facilidad de uso (EU2: M = 4.03). Los comentarios cualitativos destacaron los beneficios del flujo de trabajo, pero señalaron desafíos en la maniobra de drones. El protocolo ABCD-IN-BARS estandariza eficazmente las evaluaciones de emergencia asistidas por drones, demostrando competencia retenida y alta usabilidad. Si bien persisten limitaciones sensoriales, su diseño modular y alineación con los principios ABCDE ofrecen una solución escalable para la atención prehospitalaria en regiones desatendidas. Se necesita una validación multicéntrica adicional para generalizar los hallazgos.