Evaluación de la ansiedad en simulación clínica de alta fidelidad: Impacto de escenarios y el contexto externo

Abstract

The doctoral thesis by compendium of articles titled "Assessment of Anxiety in High-Fidelity Clinical Simulation: Impact of Scenarios and the External Context" investigates how anxiety affects medical students during advanced high-fidelity clinical simulations, and how it can be measured and managed to optimize learning. Objectives: • To determine the correlation between the State-Trait Anxiety Inventory (STAI) questionnaire score and pupil diameter, as measured by pupillometry. • To develop a predictive model of anxiety based on pupil diameter. • To compare students' anxiety levels before, during, and after the COVID-19 pandemic. • To analyze the impact of different clinical scenarios (sepsis, myocardial infarction, polytrauma, anaphylactic shock) on anxiety. • To identify which scenarios generate extreme anxiety (>25% increase after simulation). Methodology Three main studies were conducted to address the stated objectives: • A randomized, blinded simulation-based clinical trial with sixth-year students, in which anxiety (STAI) and pupil diameter were measured before and after major trauma and anaphylactic shock simulations. • A prospective cohort study, comparing anxiety in simulations carried out in three periods: pre-pandemic, during the pandemic, and post-vaccination. • Another randomized clinical trial, in which anxiety changes were analyzed in critical prehospital scenarios, assigning students to different clinical cases (polytrauma, anaphylactic shock, acute myocardial infarction, and sepsis). Main results: • Objective correlation: A statistically significant correlation was found between the pre/post-simulation change in STAI and pupil diameter. The predictive model of anxiety based on pupillometry showed a high discriminative capability (AUC=0.876), with the change in pupil diameter being the only significant variable. This validates pupillometry as an objective, non-invasive, and repeatable tool for identifying students with high anxiety during clinical simulation. • Impact of external context: During the COVID-19 pandemic, students' anxiety levels increased significantly compared to the pre-pandemic and post-vaccination periods, regardless of sex, age, previous experience, or simulation role. This underscores the importance of the social and healthcare context as an emotional modulator. • Differences according to scenario: Polytrauma and anaphylactic shock scenarios produced the greatest increase in anxiety, whereas sepsis and myocardial infarction generated less impact. Polytrauma, in particular, showed the worst post-simulation anxiety levels. • Effects on learning: A moderate level of anxiety can be beneficial for learning and performance (Yerkes-Dodson law), but excessive levels act as cognitive blockers, interfering with working memory and the application of knowledge. Identifying students with disabling anxiety allows for intervention to transform the experience into a learning opportunity. Educational implications The thesis highlights the need for educators/trainers in clinical simulation to: • Be aware of the impact of anxiety and adopt strategies to mitigate it (prebriefing, adjustment of difficulty, structured debriefing). • Use pupillometry as a complementary tool to identify and support vulnerable students. • Recognize that certain scenarios require extra preparation and emotional support. Conclusions Anxiety in high-fidelity clinical simulation is a multifactorial phenomenon, influenced both by external context (such as the pandemic) and by the nature of the clinical scenario. It can and should be measured objectively to personalize educational intervention. Proper management of anxiety is key to maximizing learning and the psychological safety of future healthcare professionals.

La tesis doctoral por compendio de artículos titulada “Evaluación de la Ansiedad en Simulación Clínica de Alta Fidelidad: Impacto de Escenarios y el Contexto Externo” investiga cómo la ansiedad afecta a estudiantes de medicina durante simulaciones clínicas avanzadas de alta fidelidad, y cómo puede medirse y gestionarse para optimizar el aprendizaje. Objetivos: • Determinar la correlación entre la puntuación del cuestionario State-Trait Anxiety Inventory (STAI) y el diámetro pupilar, medido mediante pupilometría. • Desarrollar un modelo predictivo de ansiedad basado en el diámetro pupilar. • Comparar los niveles de ansiedad de estudiantes antes, durante y después de la pandemia de COVID-19. • Analizar el impacto de diferentes escenarios clínicos (sepsis, infarto, politraumatismo, shock anafiláctico) en la ansiedad. • Identificar qué escenarios generan ansiedad extrema (>25% de incremento tras la simulación). Metodología Se realizaron tres estudios principales para dar respuesta a los objetivos planteados: • Un ensayo clínico aleatorizado, ciego y basado en simulación, con estudiantes de sexto curso, donde se midió la ansiedad (STAI) y el diámetro pupilar antes y después de simulaciones de traumatismo mayor y shock anafiláctico. • Un estudio de cohortes prospectivo, comparando la ansiedad en simulaciones realizadas en tres periodos: prepandemia, durante la pandemia y postvacunación. • Otro ensayo clínico aleatorizado, donde se analizaron los cambios de ansiedad en escenarios críticos prehospitalarios, asignando a los estudiantes a diferentes casos clínicos (politraumatismo, shock anafiláctico, infarto agudo de miocardio y sepsis). Resultados principales: • Correlación objetiva: Se encontró una correlación estadísticamente significativa entre el cambio pre/postsimulación en el STAI y el diámetro pupilar. El modelo predictivo de ansiedad basado en pupilometría mostró una alta capacidad discriminativa (AUC=0,876), siendo el cambio en el diámetro pupilar la única variable significativa. Esto valida la pupilometría como herramienta objetiva, no invasiva y repetible para identificar estudiantes con ansiedad elevada durante la simulación clínica. • Impacto del contexto externo: Durante la pandemia de COVID-19, los niveles de ansiedad en los estudiantes aumentaron significativamente respecto a los periodos prepandemia y postvacunación, independientemente de sexo, edad, experiencia previa o rol en la simulación. Esto subraya la importancia del contexto social y sanitario como modulador emocional. • Diferencias según escenario: Los escenarios de politraumatismo y shock anafiláctico fueron los que más incrementaron la ansiedad, mientras que sepsis e infarto de miocardio generaron menos impacto. El politraumatismo, en particular, mostró los peores niveles de ansiedad post-simulación. • Efectos sobre el aprendizaje: Un nivel moderado de ansiedad puede ser beneficioso para el aprendizaje y el rendimiento (ley de Yerkes-Dodson), pero niveles excesivos actúan como bloqueadores cognitivos, interfiriendo con la memoria de trabajo y la aplicación de conocimientos. Identificar a los estudiantes con ansiedad incapacitante permite intervenir para transformar la experiencia en una oportunidad de aprendizaje. Implicaciones educativas La tesis destaca la necesidad de que los educadores/formadores en simulación clínica: • Sean conscientes del impacto de la ansiedad y adopten estrategias para mitigarla (prebriefing, ajuste de dificultad, debriefing estructurado). • Utilicen la pupilometría como herramienta complementaria para identificar y apoyar a estudiantes vulnerables. • Reconozcan que ciertos escenarios requieren preparación y apoyo emocional adicional. Conclusiones La ansiedad en simulación clínica de alta fidelidad es un fenómeno multifactorial, influido tanto por el contexto externo (como la pandemia) como por la naturaleza del escenario clínico. Puede y debe medirse de forma objetiva para personalizar la intervención educativa. Gestionar adecuadamente la ansiedad es clave para maximizar el aprendizaje y la seguridad psicológica de los futuros profesionales sanitarios.