Sperimentazione dell'algoritmo CRISP per il riconoscimento delle principali aritmie cardiache sugli studenti di infermieristica dell'Università Politecnica delle Marche

Introduction: The electrocardiogram is one of the most common diagnostic tests. Nurses are often the first to intervene when a patient’s condition worsens, playing a crucial role in the performance and interpretation of ECGs. Learning how to interpret ECGs requires time and effort, but university training in this area is not specific and not standardized. Objective: To evaluate the effectiveness of the CRISP method in teaching nursing students to recognize major cardiac arrhythmias, and to assess both short-term learning and the retention of graphic interpretation skills over a one-month period. Materials and Methods: A randomized, controlled, single-blind interventional study was conducted with second-year nursing students at Università Politecnica delle Marche (Macerata and Ascoli Piceno campuses), within the educational laboratory on electrocardiography. Students were divided into two groups (experimental and control) and tested by a Test T0, after the laboratory session, and a Test T1 one month later, with questions related to ECG rhythm recognition. The control group followed the standard laboratory, while the experimental group was trained with the CRISP algorithm. Results: The control group showed no statistically significant improvement, while the use of the CRISP method led to a significant increase in test scores, with a mean improvement of 5.53 points (95% CI). No significant differences were found between T0 and T1, indicating that the improvement was attributable to group allocation and not to the passage of time. At T1, both groups achieved excellent results in asystole (100%) and sinus rhythm (90%), and very good results for atrial fibrillation. However, a significant difference in favor of the group S emerged for sinus bradycardia (92% vs 65%), second-degree AV block Mobitz II (87% vs 61%), and ventricular fibrillation (95% vs 63%). Group C also achieved significantly better results in the recognition of ventricular tachycardia (65% vs 36%). Discussion: Group S correctly identified one more arrhythmia compared to Group C, but this was due to the group and not to the time. The significant improvement in recognizing critical arrhythmias such as ventricular fibrillation and second-degree AV block Mobitz II in the CRISP group highlights the usefulness of the algorithm. Although Group C obtained better results in ventricular tachycardia recognition, the effect of CRISP led to consistently excellent results that remained stable over time. Study limitations include: CRISP does not cover all arrhythmias, differences in laboratory organization across campuses, and the non-enrollment of all UNIVPM campuses. Conclusions: The CRISP algorithm is effective in teaching ECG interpretation to nursing students, enabling more specific and standardized learning compared to traditional methods. Integrating the CRISP method with lectures and practice sessions may enhance skills and foster long-lasting learning. It is hoped that this study will promote the use of the CRISP algorithm as a primary tool in future university courses and encourage its integration into nurses’ daily clinical practice to ensure accurate interpretation in emergency situations.

Introduzione: L’elettrocardiogramma è uno dei test diagnostici più comuni. L’infermiere è spesso il primo ad intervenire quando le condizioni del paziente peggiorano, quindi ricopre un ruolo fondamentale nell’esecuzione ed interpretazione dell’ECG. Imparare ad interpretarlo richiede tempo e fatica, ma la formazione universitaria in materia non è specifica, né standardizzata. Obiettivo: Valutare l’efficacia del Metodo CRISP per l’insegnamento agli studenti di Infermieristica del riconoscimento delle principali aritmie cardiache; valutare inoltre la ritenzione e la memorizzazione dello strumento grafico a distanza di un mese. Materiali e metodi: È stato condotto uno studio interventistico controllato randomizzato in cieco sugli studenti del 2° anno del CdL Infermieristica dell’UNIVPM (Poli di Macerata e Ascoli Piceno) nell’ambito del laboratorio didattico sull’elettrocardiogramma. Sono stati divisi in due gruppi (sperimentale e di controllo) e sono stati somministrati loro un test T0, subito dopo il laboratorio, e un test T1, dopo un mese dal laboratorio, con quesiti relativi al riconoscimento di tracciati ECG. Il gruppo sperimentale ha ricevuto la spiegazione dell’algoritmo CRISP. Analisi dei dati e risultati: Un modello lineare ad effetti misti è stato utilizzato per l’analisi, da cui si evince che il CRISP ha portato a un aumento medio del punteggio totale del test di 5,53 punti percentuale (IC 95%). Non sono state riscontrate differenze significative tra T0 e T1, indicando che il miglioramento è attribuibile al gruppo di appartenenza e non alla progressione temporale. Al Test T0 entrambi i gruppi hanno ottenuto risultati ottimi per asistolia (100%) e ritmo sinusale (90%), e risultati molto buoni per la fibrillazione atriale. Tuttavia, è emersa una differenza statisticamente significativa a favore del Gruppo S per bradicardia sinusale (92% vs 65%), BAV di 2° Mobitz 2 (87% vs 61%), e fibrillazione ventricolare (95% vs 63%). Il Gruppo C ha mostrato risultati migliori e significativi solo nel riconoscimento della tachicardia ventricolare (65% vs 36%). Discussione: Il Gruppo S ha identificato un'aritmia in più rispetto al gruppo C, e questo non dipende dal tempo ma solo dal gruppo. Il miglioramento significativo nel riconoscimento di aritmie critiche come la fibrillazione ventricolare e il BAV di 2° Mobitz 2 nel Gruppo S evidenzia l'utilità clinica dell'algoritmo. Nonostante il Gruppo C abbia ottenuto risultati migliori per la tachicardia ventricolare, l’effetto didattico del CRISP ha dimostrato ottimi risultati, che non variano nel tempo. I limiti dello studio includono: la non copertura del CRISP per tutte le aritmie, la difformità nell'organizzazione del laboratorio didattico tra le sedi e il mancato arruolamento di tutti i Poli UNIVPM. Conclusioni: L’algoritmo CRISP è efficace nell’insegnamento dell’interpretazione dell’ECG agli studenti infermieri, in quanto permette di riconoscere fino a un’aritmia in più rispetto al metodo tradizionale. L’integrazione del metodo CRISP con le lezioni frontali e le esercitazioni pratiche può migliorare le competenze e favorire un apprendimento più duraturo. L'auspicio è che questo studio possa promuovere l'utilizzo dell’algoritmo CRISP come strumento principale nei futuri corsi universitari e che venga integrato nella pratica clinica quotidiana degli infermieri per garantire un'interpretazione rapida in situazioni di urgenza/emergenza.