Development and Pilot Testing of a Data-Rich Clinical Reasoning Training and Assessment Tool
Waechter, Jason MD1; Allen, Jon MD2; Lee, Chel Hee PhD3; Zwaan, Laura PhD4
Author Information
Academic Medicine: October 2022 - Volume 97 - Issue 10 - p 1484-1488
doi: 10.1097/ACM.0000000000004758
問題
臨床推論は医師の中核的な能力であると同時に、誤診や患者への危害を引き起こすエラーの一般的な原因である。臨床推論スキルのトレーニングや評価を行う取り組みは、労力とリソースがかかるか、臨床推論に関連する重要なデータが不足しているため、困難であることが分かっている。本研究では、医学生を対象とした臨床推論能力の訓練と評価のためのオンラインシミュレーションケースの作成と使用について報告する。
アプローチ
2005年に設立された非営利の医学教育プラットフォームであるteachingmedicine.com/dxで利用できるシミュレーションCR症例のオンラインデジタルライブラリを用いて、鑑別診断の作成、病歴と身体診察の分析、診断の正当化、検査のオーダー、検査の解釈、最も可能性の高い診断のランク付けに関連するデータを収集した。これらのデータを専門家が作成したスコアカードと比較し、詳細な定量的・定性的フィードバックを作成し、学習者と指導者に提供した。
図1 症例の病歴段階を示す画面。対話型の項目は、症例作成者によって青くハイライトされている。学生は、ハイライトされた項目をクリックして黄色にし、そのデータを鑑別診断の診断に関連する緑（増加）または赤（減少）の確率ボタンに割り当てます。学生は、関連するすべてのデータについてこの操作を繰り返します。病歴や身体検査で提供されたすべてのデータをクリックする必要はなく、関連性のないデータは意図的にクリックされません。臨床シナリオの身体診察の段階でも同様の処理が行われます。
学習者が様々な調査を選択し、結果を取得し、鑑別診断（Ddx）との関連でデータを分析する方法を示すスクリーンショットです。検査項目の検索では、ドロップダウンのコンボボックスを使用し、複数の検査を選択してから結果を取得することができます。結果取得」をクリックすると、1 回の検査が定義され、検査結果が表示され、学生はデータを操作することができます。この画像では、学生は最初の検査で全血球数の結果を得て、2回目の検査を注文している最中です。このソフトウェアでは、どの検査を注文したか、注文した順番、注文した合計数、注文したラウンド数、学生が各検査からDdxにデータをクリックしたかどうかが記録されます。
成果
本ソフトウェアのトラブルシューティングのためのパイロットスタディに続き，2回目のパイロットスタディでは，2名の講師が6つの症例を作成し，医学部2年生75名に提供した．学生は376症例（1人平均5.0症例）を処理し、40,200以上のデータポイントが生成され、ソフトウェアが分析し、臨床推論スキルに関連する個々の学習者の形成的フィードバックに使用された。講師陣は、この作業量は許容範囲であり、持続可能であると報告しています。
次のステップ
著者らは、臨床例のライブラリを積極的に拡張し、我々のツールを用いて、より多くの学生や学校に臨床推論における形成的フィードバックを提供している。さらに、早期閉鎖、アンカーリング、確証バイアスに合致する行動を特定し、フィードバックを提供するためにソフトウェアをアップグレードしている。現在、同じソフトウェアを使用して、将来の出版に向けた検証や心理測定結果を知らせるための追加データを収集・分析している。
