医学教育つれづれ

医学教育に関する論文のPOINTを書き出した備忘録的なブログです。

仮想患者を用いた個人およびグループベースの臨床推論に対する医学生の認識を探る:質的研究

Exploring medical students’ perceptions of individual and group-based clinical reasoning with virtual patients: a qualitative study
Ipek Gonullu, Alper Bayazit & Sengul Erden 
BMC Medical Education volume 24, Article number: 189 (2024)

bmcmededuc.biomedcentral.com

Imagine a modern, bright classroom setting filled with medical students. In the center, there's a large digital screen displaying a virtual patient interface, which shows a patient avatar and various medical data points. Around this screen, a group of students are engaged in a lively discussion, pointing at the screen and sharing ideas. Some students are taking notes on digital tablets, while others are referencing medical textbooks. On one side of the room, there's a smaller, quieter space where an individual student is interacting with a virtual patient on a personal computer. The room is adorned with medical posters and equipped with advanced technology, emphasizing the cutting-edge nature of virtual patient simulations in medical education. The expressions on the students' faces range from curiosity and concentration to moments of enlightenment, capturing the diverse emotional journey of learning complex clinical reasoning skills.
 
 

背景
バーチャル・ペイシェントは、患者の問診、医療診断、病状の治療などを教育・評価するために使用されるコンピュータベースのシミュレーションである。特に学部医学教育において、臨床推論能力の育成に役立つ。本研究は、Virtual Patientsを用いた個人およびグループベースの臨床推論と意思決定プロセスに関する医学生の認識を調査することを目的とした。

この研究は、仮想患者を使用した臨床推論と意思決定プロセスの個人およびグループベースのアプローチの効果に焦点を当てています。先行研究と比較して、この研究は医学生の学習プロセスにおける協調学習と社会的学習理論の適用を詳細に検討し、その効果を実証的に評価しています。

研究方法
研究グループは24名の医学部3年生で構成された。VPツールとしてBody Interact®を用いた。シナリオの選択にあたっては、学生の準備態勢とコースの学習目標を考慮した。データ収集には半構造化インタビューフォームを用いた。データ分析にはMAXQDA 2020定性分析ソフトウェアを使用した。学生が書いた回答は内容分析を用いて分析した。

figure 2

結果
参加者は、Virtual Patientsを用いて臨床判断を行う際、個別アプリケーションは有益であると認識していたが、個別アプリケーションの直後に同じ症例で使用するグループベースのアプリケーションは、より適切な意思決定方法であることが示唆された。その結果、学生は試行錯誤やソフトウェアによる優先順位の採点、あるいは臨床推論プロトコルを用いて意思決定を行うことを学んでいることが示された。

協調学習と社会的学習理論(SLT)が、医学教育における臨床推論および意思決定プロセスに与える影響について詳細に検討されました。特に、グループベースの臨床推論において、SLTは観察学習の重要性を強調しています。学生は、仲間の推論プロセスと意思決定プロセスを観察することで、経験から学び、他者の過ちから学ぶことができます​​。

協調学習環境では、小グループ作業が自己指導型学習、正当化、反映、または議論の発展など、学習プロセスを促進するための価値ある活動に従事することを可能にします。学生は、仮想患者(VP)を個人またはグループで使用し、臨床推論スキルを実践することができます。個々のレベルでは、VPを使用して学習セッションの進行や順序を決定することができ、グループレベルでは、異なる視点と能力を持つ個人をまとめ、共有目標に向けて進行するために使用することができます​​。

この研究の結果から、学生たちはグループディスカッション後に個々の決定を変更することが観察されました。グループベースの意思決定プロセスにおいて、学生たちは異なるアプローチを採用し、議論を通じて新しい情報や行動を学ぶことができました。これはSLTが提唱する、社会的相互作用が学習プロセスにおいて重要な役割を果たすという考えを支持しています。グループディスカッションを通じて、学生たちは積極的に参加し、洞察を共有し、社会的文脈における学習の重要な要素に従事しました​​。

この研究は、協調学習と社会的学習理論が医学教育における臨床推論および意思決定スキルの発展にどのように貢献するかを示しています。特に、観察学習、仲間からの学習、そしてグループ内での意見の交換は、学生が臨床推論プロセスを通じてより深い理解を得るのに役立ちます。また、これらのプロセスは、コミュニケーション、チームワーク、リーダーシップなどの重要なスキルの発展にも寄与します。

結論
グループによる推論では、ディスカッション・コンシリエーションの手法が活用されている。学生からは、個人での意思決定は、学生に選択の自由を与え、自己評価の機会を与えるので有利であるとの意見があった。一方、グループベースの意思決定プロセスは、予備知識を活性化し、誤解の理解を助け、情報の定着を促進すると述べた。医学教育者は、求める能力に応じて、個人および/またはグループアプリケーションとして構成することができるVirtual Patientsを使用する際に、最も適切な方法を決定する必要がある。

 

1. 個人の意思決定後のディスカッションを促進する:個々の臨床判断の後、グループディスカッションを奨励し、学生が情報を共有し、それを再分析することで、より情報に基づいた、より洗練された判断ができるようにする。

2. VP セッションにグループディスカッションを組み込む:バーチャル患者セッション中に、グループディスカッションを取り入れ、記憶の定着と実践的応用を高める。

3. 学生の視点を共有することを奨励する:学生が観察や過去の経験を共有し、コミュニケーションスキルを向上させ、情報交換できる快適な環境を促進する。

4. 臨床推論のプロセスに焦点を当てる:構造化されたステップと試行錯誤を通じて、臨床推論のプロセスを効果的に管理し、意思決定ができるように学生を指導する。

5. 「ゲーム・ザ・システム」行動に対処する:学生がゲーム・ザ・システム行動を示していないことに注意する。単に高得点を目指すのではなく、臨床推論のプロセスに集中するように指導する。

6. グループ討論と調停を促進する:グループ討論と調停を奨励し、より正確な結果を導くために、共有された決定を達成する。

7. 仲間の影響と知識のギャップの役割を認める:知識ギャップの認識や仲間のアイデアの影響により、グループ討論後に生徒が決定を変更する可能性があることを認めることが重要である。仲間の影響は、学習プロセスにおいて重要な役割を果たすことがあります。

8. 専門能力開発への貢献を強調する:共同作業が、認知的、感情的、臨床的な経験、臨床推論のようなスキルの向上、不安の軽減、モチベーションや専門家としての自信の向上にどのように貢献するかを強調する。

9. 現実的な実践のために VP を活用する:VP を活用することで、学生は安全な環境でスキルを強化しながら、治療プロセスを経験し、実際の臨床状況に備えることができる。