A cognitive forcing tool to mitigate cognitive bias – a randomised control trial
Eoin D. O’Sullivan and Susie J. Schofield
BMC Medical Education 2019 19:12
https://doi.org/10.1186/s12909-018-1444-3
背景
認知バイアスは、誤診の重要な原因ですが、理解し、教えることが難しい分野です。私たちの目的は、誤診を減らす語呂合わせが臨床的意思決定の誤りを減らすことができるかどうかを判断することでした。 2番目の目的は、この影響が発生する可能性があるプロセスを理解することでした。
方法
語呂合わせ「SNOW：Sure? Look/Lacking/Link Opposite Worst case scenario」を使用すると診断エラー率が低下すると仮説を立てました。この仮説を検証するために、2017年1月から2018年9月までに実施された盲検無作為化臨床試験を、新規のオンラインケースベースアプローチを使用して実施しました。主な結果は、バイアスを誘発するなやましい症例を診断するときのエラー率でした。英国、アイルランド共和国、北米各地から集まった医療専門家が自発的に参加し、医学生から指導医まで含んでいた。
結果
76人の参加者がこの研究に参加した。データは、すべての医師・医学生が認知バイアスに関連して日常的にエラーを犯していることを示しました。使用による群間のエラー率に差はなかった。定性的な評価ではは、認知的語呂合わせが好評であり、臨床症例における正確性と思慮深さに主観的に良い影響を与えたことを明らかにしました。
結論
定量的データは、前向きな定性的結果にもかかわらず、精度の向上を示すことができなかった。臨床診療においてこのツールを推奨するには不十分な証拠がありますが、定性的データはそのようなアプローチにはいくつかのメリットがあり、ユーザーにとって正当性があることを示しています。
