Retention and Clinical Transfer of Surgical Skills Across Virtual, Physical, and Hybrid Simulation Modalities: A Scoping Review

技術要約：仮想、物理、およびハイブリッド・シミュレーション・モダリティにおける外科的スキルの保持と臨床転移

問題提起
外科シミュレーションは、患者を保護し技術的学習を加速させるために設計されている。しかし、実験室環境内で示されたパフォーマンスの向上は、必ずしも時間の経過とともに持続したり、異なるモデル、手術室、あるいは患者のアウトカムへと転移したりするわけではない。先行研究の統合により、シミュレーションで獲得したスキルは、特に腹腔鏡下手術において手術室へと転移することが確立されているが、手技、学習者の経験、トレーニング量、評価ツール、および転移間隔に関するエビデンスは依然として不均一である。さらに、多くの研究はパフォーマンススコアの段階で終了しており、合併症、患者中心のアウトカム、指導の必要性、または臨床的利得の持続性をほとんど検証していない。並行する文献によれば、スキルの減退（decay）はタスク依存的であり、縫合や結紮といった複雑なタスクは、非使用期間の後に劣化することが示されている。しかし、推奨されるメンテナンス間隔は様々であり、トレーニング環境と臨床ターゲットとの距離に関連付けられることもほとんどない。本レビューは、仮想、物理、およびハイブリッドな外科ラボで獲得されたコンピテンシーが、時間の経過とともにどのように保持され、転移するかという理解におけるギャップに対処するものである。

方法論
本研究は、専門分野、シミュレーション技術、学習者グループ、および研究デザインにわたる不均一な文献をマッピングするために、スコーピングレビューのデザインを採用した。レビューは、スコーピングレビューのためのPRISMA拡張版（PRISMA-ScR）およびPRISMA-Sガイドラインに従った。

• 検索戦略: PubMed/MEDLINE、Embase、Scopus、Web of Science Core Collection、CINAHL、およびERICにおいて、データベースの開始から2026年5月17日までの包括的な検索を実施した。検索は、10件の高関連性合成研究に対する後方および前方引用検索によって補完された。
• 適格基準: 含まれる報告は、元のトレーニング条件を超えた遅延保持または転移を評価する一次的な実証研究とした。対象者には、手術技術トレーニングを受ける医学生、レジデント、フェロー、および専門職が含まれる。直後のポストテストによる獲得、満足度、または技術的練習を伴わない教示のみに焦点を当てた研究は除外した。
• アウトカム階層: アウトカムは以下の5段階の階層に分類された：
  • L1: 同一プラットフォーム／タスクにおける遅延保持。
  • L2: 他のシミュレーター、遺体、動物、または高忠実度モデルへの近接転移（Near transfer）。
  • L3: 手術室または生体患者への臨床転移。
  • L4: 患者またはヘルスケアシステムのアウトカム（例：合併症、リソース利用）。
    研究は、報告された最高レベルのアウトカムによって分類された。
• 統合: 2名のレビュアーが独立して記録をスクリーニングし、データを抽出し、知見を相互検証した。手技やフォローアップ間隔の不均一性のため、ナラティブ・シンセシスが行われた。トレーニングデザイン、保持スケジュール、タスクの整合性、臨床転移距離、評価レベル、および安全性・倫理・公平性を関連付けるために、TRACE-Surgフレームワークが帰納的に開発された。

主要な貢献

1. エビデンスのマッピング: 本レビューは48件の実証報告を含み、外科的シミュレーションの保持と転移に関する現在の状況を構造化して概観した。
2. モダリティ分析: 本研究は、モダリティ（物理：43.8%、仮想：37.5%、ハイブリッド：18.8%）およびアウトカムレベルによってエビデンスを分類しており、臨床転移（L3）は十分に文書化されている（50.0%）一方で、直接的な患者アウトカム（L4）は著しく過小評価されている（2.1%）ことを明らかにしている。
3. フレームワークの開発: 本論文は、シミュレーションから臨床への経路の設計、報告、および監査を導くための6つのドメイン（トレーニングデザイン、保持、整合性、臨床距離、評価、安全性／倫理／公平性）からなる監査ツール、TRACE-Surgフレームワークを導入している。
4. 倫理と公平性の統合: 本レビューは、動物や遺体使用の妥当性、データガバナンス、およびリソース集約的なテクノロジーを通じて教育的不平等を拡大するリスクを含む、倫理的検討事項を明示的に統合している。

結果

• モダリティとアウトカム: 物理的ラボが主要なモダリティ（21件）であり、次いで仮想（18件）、ハイブリッド（9件）であった。最高のアウトカムレベルはL3（臨床転移）であり、24件の報告があったが、L4（患者／システムアウトカム）に達した報告はわずか1件であった。
• 臨床転移: 臨床転移に関する最も強力なエビデスの多くは、習熟度ベースのカリキュラムを完了した初学者の腹腔鏡下一般外科および婦人科で見られた。介入が、出席ベースの完了ではなく、客観的な習熟度目標および盲検化／構造化された術中評価を用いた場合に、その効果はより説得力のあるものとなった。転移の兆候は、整形外科、眼科、および泌尿器科でも確認された。
• 保持と減退: 20件の報告が遅延保持を評価した。最も頻繁な評価間隔は3〜6ヶ月であった。エビデンスは、習熟度ベースのトレーニングが短期的な保持をサポートするものの、メンテナンスはタスク依存的であることを示唆している。複雑なタスク（例：縫合）は、非使用後に測定可能な減退を示す。分散型トレーニングと継続的なシミュレーター練習は、単発の集中曝露よりも保護的であることが判明した。
• 評価のギャップ: ほとんどの報告は精神運動的指標（時間、エラー、経路効率）に焦点を当てていた。コミュニケーション、器具使用の予測、無菌ワークフロー、および多職種連携に関する評価は著しく不足していた。外科器具専門職のコンピテンシーを中心に設計された研究は含まれていなかった。
• 文脈的要因: 転移は、テクノロジーの忠実度（fidelity）単独よりも、タスクの整合性、意図的な練習、フィードバック、および定義された習熟度基準とより一貫して関連していた。

意義と主張
本論文は、仮想ラボと物理的ラボは、互いに競合する普遍的な解決策として扱うべきではないと結論付けている。代わりに、カリキュラム設計者は、学習目標、転移距離、保持間隔、転移レベル、および倫理的負担に基づいて、モダリティを選択し、順序付ける必要がある。著者らは、転移の確率と持続性は、モダリティのラベルそのものよりも、カリキュラムの構造（タスクの整合性、習熟度の定義、フィードバックループ）に依存すると主張している。

本研究は、シミュレーションが回避可能な患者リスクを軽減しつつ、偽の資格を生み出さない場合に、倫理的に最も強固になることを強調している。また、「どのモダリティが優れているか」という問いから、「特定の目的のために、どのモダリティの組み合わせが十分であるか」という問いへと、研究の焦点をシフトすることを求めている。TRACE-Surgフレームワークは、シミュレーションの経路が、持続可能で、評価可能で、倫理的に妥当であり、かつ臨床的に安全なパフォーマンスを生み出すための実用的な構造として提示されている。著者らは、技術的なパフォーマンスの向上は文書化されているものの、これらを直接的な患者アウトカムの測定なしに、日常的に合併症の減少という主張に翻訳すべきではないと控えめに述べており、これが依然として重要なエビデンスのギャップであることを指摘している。