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Objectives In ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI), time delay between symptom onset and treatment is critical to improve outcome. The expected transport delay between patient location and percutaneous coronary intervention (PCI) centre is paramount for choosing the adequate reperfusion therapy. The “Centro” region of Portugal has heterogeneity in PCI assess due to geographical reasons. We aimed to explore time delays between regions using process mining tools. Methods Retrospective observational analysis of patients with STEMI from the Portuguese Registry of Acute Coronary Syndromes. We collected information on geographical area of symptom onset, reperfusion option, and in-hospital mortality. We built a national and a regional patient's flow models by using a process mining methodology based on parallel activity-based log inference algorithm. Results Totally, 8956 patients (75% male, 48% from 51 to 70 years) were included in the national model. Most patients (73%) had primary PCI, with the median time between admission and treatment

Introduction and objectives: Three-dimensional (3D) model simulation provides the opportunity to manipulate real devices and learn intervention skills in a realistic, controlled, and safe environment. To ensure that simulators provide a realistic surrogate to real procedures they must undergo scientific validation. We aimed to evaluate the 3D-printed simulator SimulHeart® for face and content validity to demonstrate its value as a training tool in interventional cardiology (IC). Methods: Health professionals were recruited from sixteen Portuguese IC units. All participants received a 30-minute theoretical introduction, 10-minute demonstration of each task and then performed the intervention on a 3D-printed simulator (SimulHeart®). Finally, a post-training questionnaire focusing on the appearance of the simulation, simulation content, and satisfaction/self-efficacy was administered. Results: We included 56 participants: 16 “experts” (general and interventional cardiologists), 26 “novices” (cardiology residents), and 14 nurses and allied professionals. On a five-point Likert scale, the overall mean score of face validity was 4.38±0.35 and the overall mean score of content validity was 4.69±0.32. There was no statistically significant difference in the scores provided by “experts” and “novices”. Participants reported a high level of satisfaction/self-efficacy with 60.7% considering it strongly improved their skills. The majority (82.1%) “agreed” or “strongly agreed” that after the simulation they felt confident to perform the procedure on a patient. Conclusion: The 3D-printed simulator (SimulHeart®) showed excellent face and content validity. 3D simulation may play an important role in future IC training programs. Further research is required to correlate simulator performance with clinical performance in real patients. Resumo: Introdução e objetivos: A simulação de modelos tridimensionais (3D) proporciona a oportunidade de manipular dispositivos reais e aprender competências de intervenção num ambiente realista, controlado e seguro. Para garantir que os simuladores fornecem uma comparação realista, estes devem ser submetidos a validação científica. O nosso objetivo foi avaliar o simulador 3D SimulHeart® quanto à validade de aparência e conteúdo, para demonstrar o seu valor como ferramenta formativa em cardiologia de intervenção (CI). Métodos: Recrutamos profissionais de saúde de 16 unidades de CI portuguesas. Todos os participantes receberam uma introdução teórica de 30 minutos, 10 minutos de demonstração e de seguida tentaram realizar a intervenção num simulador 3D Simulheart. Por fim, foi aplicado um questionário pós-formação com foco na aparência da simulação, conteúdo da simulação e satisfação/autoeficácia. Resultados: Incluímos 56 participantes: 16 «especialistas» (cardiologistas gerais e de intervenção), 26 «novatos» (internos de cardiologia) e 14 enfermeiros e profissionais aliados. A pontuação média geral da validade de aparência foi de 4,38±0,35, e a pontuação média geral da validade de conteúdo foi de 4,69 ± 0,32, numa escala Likert de cinco pontos. Não houve diferenças estatisticamente significativas nas pontuações de «especialistas» e «novatos». Os participantes relataram um alto nível de satisfação/autoeficácia sendo que 60,7% consideraram que melhoraram fortemente as suas competências. A maioria (82,1%) «concordou» ou «concordou totalmente>» que após a simulação se sentiram confiantes para realizar o procedimento num paciente. Conclusão: O simulador 3D (SimulHeart®) apresentou excelente validade de aparência e de conteúdo. A simulação 3D pode desempenhar um papel importante nos programas formativos em cardiologia de intervenção. Mais estudos são necessários para correlacionar o desempenho no simulador com o desempenho clínico em pacientes reais.