ID 362 - Modelo de Curva de Aprendizagem para a Proficiência com Tecnologias Médicas

TL;DR

This paper proposes a new learning curve model that integrates cognitive theory to better assess medical technology proficiency.

Contribution

A novel mathematical model combining operational and cognitive aspects of learning for medical technology performance evaluation.

Findings

Traditional learning curves may overfit specific scenarios rather than reflect true learning.

Vygotsky's Zone of Proximal Development provides a cognitive framework for clinical learning.

The proposed model bridges theoretical and operational approaches to medical device performance.

Abstract

As curvas de aprendizagem (CA) são modelos matemáticos utilizados para representar o desempenho dos profissionais. Esses modelos se baseiam tradicionalmente na análise da repetição da atividade ou do serviço ao longo do tempo. A diminuição dos tempos relevantes (e.g., tempo de execução, tempo de recuperação...) junto com algumas medidas categóricas (e.g., existência ou não de complicações) é usada como para aprendizado – mas pode refletir apenas que o profissional reage muito bem àquele cenário específico em vez de aprender a fazer, algo como sobreajuste () em treinamentos de máquinas.

Nesse sentido, para demonstrar a eficácia e a eficiência das ações e constatar o processo de aprendizagem do profissional clínico, há a necessidade de integrar um modelo cognitivo que represente a aprendizagem real junto ao modelo operacional que reflita de forma abrangente os resultados obtidos nos treinamentos e procedimentos executados com equipamentos.

Foi realizada uma revisão narrativa de literatura focando o design de equipamentos médicos, o desenvolvimento de tecnologias médicas e a teoria da Zona de Desenvolvimento Proximal de Vygotsky. Foram utilizados termos como "curvas de aprendizagem", "saúde", "tecnologia", "dispositivos médicos" e "ZDP". A partir do levantamento das curvas matemáticas mais utilizadas, seus respect vos contextos de uso e da teoria de ZDP, foi possível definir um modelo matemático capaz de unificar e interpretar os principais tipos de dados coletados em pesquisas de desempenho clínico nesse modelo cognitivo de aprendizado.

Apresentamos como é possível abordar curvas de eficiência ou de tempo de execução de tarefas em um modelo cognitivo baseado na teoria de Vygotsky a partir da análise de algumas das principais distribuições utilizadas nas análises quantitativas dos resultados de sobrevida ou de eficiência de execução.

A revisão de literatura ressaltou a abordagem dominante na qual curvas de aprendizagem são frequentemente modeladas de forma operacional e sistemática como análise quantitativa de dados coletados, com critérios principalmente estatísticos de erro. A teoria da Zona de Desenvolvimento Proximal reflete bem a situação de aprendizado clínico em geral – um aprendizado colaborativo, com operacionalização realizada a partir da orientação de companheiros mais capazes na situação –, e seu modelo cognitivo permite análises mais completas dos procedimentos realizados. O modelo matemático aqui apresentado pretende servir de ponte entre os arcabouços teórico das ciências gerenciais, da teoria de aprendizado e dos estudos de desempenho/aprendizagem clínica. Acreditamos que esse aspecto transdisciplinar é fundamental para resolver as atuais limitações de avaliação de desempenho de equipamentos médicos como afetada pela proficiência do usuário operador.