- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04130607
Eine Studie zur Bewertung von Strategien zur Vermittlung des effektiven Einsatzes diagnostischer Tests
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Untersuchungen haben gezeigt, dass erfahrene Diagnostiker einen zweistufigen Prozess zur Bestätigung einer Diagnose verwenden: Hypothesengenerierung, um diagnostische Möglichkeiten zu generieren, gefolgt von einer Hypothesenüberprüfung, um die wahrscheinlichste diagnostische Möglichkeit zu bestätigen.3-5 Der erste Schritt scheint nicht analytisch zu sein und bezieht sich auf die Mustererkennung. Der zweite Schritt könnte mithilfe analytischer Überlegungen berechnet werden, Ärzte führen jedoch selten eine offene Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten durch. Stattdessen verwenden erfahrene Kliniker typischerweise eine implizite Gewohnheit oder Heuristik namens „Anker und Anpassung“, um diagnostische Testinformationen in ihr Denken einzubeziehen.6,7 Kognitionspsychologen haben postuliert, dass Verankerung und Anpassung eine Möglichkeit bieten, Wahrscheinlichkeitsschätzungen auf der Grundlage zusätzlicher neuer Erkenntnisse zu aktualisieren. Die meisten Diskussionen in der Literatur konzentrieren sich darauf, wie diese Heuristik aufgrund der Vernachlässigung oder Verankerung der Basisrate zu voreingenommenem Denken führen kann.6 Es gibt kaum Diskussionen darüber, wie diese Heuristik verbessert werden könnte, um genauere Wahrscheinlichkeitsschätzungen zu erhalten, und ob die richtige Verwendung der Heuristik gelehrt werden könnte.
Der Grad, in dem ein diagnostischer Test zu einer Anpassung einer Wahrscheinlichkeitsschätzung führen sollte, hängt von den Betriebseigenschaften eines Tests ab, d. h. der Sensitivität und Spezifität. Einmal verstandene Wahrscheinlichkeitsverhältnisse lassen sich leichter in das eigene Denken integrieren und könnten daher zur Kalibrierung der Verankerungs- und Anpassungsheuristik verwendet werden.7
In dieser randomisierten Studie haben wir getestet, ob eine explizite konzeptionelle Anleitung zu bayesianischem Denken und Wahrscheinlichkeitsverhältnissen die Bayesianische Aktualisierung verbessern würde, verglichen mit einer zweiten Intervention, bei der wir mehrere (27) Beispiele für die Lösung klinischer Probleme lieferten. Der dritte Arm vermittelte nur minimale Unterrichtsinhalte zur Diagnose, jedoch keine expliziten Unterrichtsinhalte oder Beispiele.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Virginia
-
Norfolk, Virginia, Vereinigte Staaten, 23507
- Sentara Norfolk General Hospital
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Medizinstudent an der McMaster University oder der Eastern Virginia Medical School
- 18 Monate Kursarbeit abgeschlossen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Versorgungsforschung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
---|---|
Experimental: Analytisch
Die Studierenden erhalten eine kurze Einweisung in Wahrscheinlichkeit, Sensitivität, Spezifität und Wahrscheinlichkeitsverhältnisse mit Verteilungen und Berechnungen.
Die Wahrscheinlichkeiten vor und nach dem Test werden für zwei Fälle für jede der drei oben aufgeführten Bedingungen berechnet.
|
Die vorliegende Studie soll zwei Unterrichtsmethoden gegenüberstellen – explizite Anleitung zu Wahrscheinlichkeitsverhältnissen und Vortest-/Posttest-Wahrscheinlichkeiten gegenüber impliziter Anleitung basierend auf der Präsentation mehrerer Fälle.
Diese werden mit einer Kontrollgruppe ohne Intervention verglichen.
Andere Namen:
|
Aktiver Komparator: Erlebnisorientiert
Die Studierenden erhalten eine kurze Anleitung zur konzeptionellen Diskussion von Sensitivität und Spezifität (z. B.
„Ein empfindlicher Test wird selbst bei einem geringen Krankheitsgrad positiv ausfallen.“
Dies kann jedoch zu einer Reihe falsch positiver Fehler führen, wenn der Test auch dann positiv ausfällt, wenn keine Krankheit vorliegt.
Daher ist es am nützlichsten, um eine Diagnose auszuschließen.
Anschließend bearbeiten sie insgesamt 30 Fälle, 10 für jede Erkrankung, in geblockter Reihenfolge.
Für jeden kurzen schriftlichen Fall werden sie nach Vorlage der klinischen Informationen nach einer Diagnosewahrscheinlichkeit gefragt.
Anschließend wird das Testergebnis bekannt gegeben und nach einer Post-Test-Wahrscheinlichkeit gefragt.
Ihre Schätzung wird mit dem berechneten Wert verglichen, der auf veröffentlichten Schätzungen der Sensitivität und Spezifität sowie dem bereitgestellten Feedback basiert.
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Die vorliegende Studie soll zwei Unterrichtsmethoden gegenüberstellen – explizite Anleitung zu Wahrscheinlichkeitsverhältnissen und Vortest-/Posttest-Wahrscheinlichkeiten gegenüber impliziter Anleitung basierend auf der Präsentation mehrerer Fälle.
Diese werden mit einer Kontrollgruppe ohne Intervention verglichen.
Andere Namen:
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Placebo-Komparator: Keine expliziten Anweisungen oder Beispiele
Die Studierenden erhalten drei Passagen aus einem klinischen Text, die sich auf jede der drei Erkrankungen in der Studie beziehen, und werden gebeten, diese jeweils 15 Minuten lang zu studieren.
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Die vorliegende Studie soll zwei Unterrichtsmethoden gegenüberstellen – explizite Anleitung zu Wahrscheinlichkeitsverhältnissen und Vortest-/Posttest-Wahrscheinlichkeiten gegenüber impliziter Anleitung basierend auf der Präsentation mehrerer Fälle.
Diese werden mit einer Kontrollgruppe ohne Intervention verglichen.
Andere Namen:
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Die Genauigkeit der Wahrscheinlichkeitsrevisionen der Teilnehmer wurde mit den Posttest-Wahrscheinlichkeitsrevisionen verglichen, die mithilfe der Bayes-Regel berechnet wurden. Es wurde eine Effektgröße berechnet, um zu messen, wie gut die Schüler mit der berechneten Revision übereinstimmten.
Zeitfenster: Der Nachtest wurde innerhalb von 72 Stunden nach Abschluss der Unterrichtsphase durchgeführt.
|
Zur Durchführung der Effektgrößenanalyse wurden zwei Transformationen durchgeführt.
Zunächst wurde die Differenz zwischen der subjektiven Schätzung und der Bayes'schen Berechnung der Wahrscheinlichkeit nach dem Test quadriert, um negative Unterschiede zu beseitigen und eine Kombination der Auswirkungen positiver und negativer Testergebnisse zu ermöglichen.
Zweitens wurde eine Korrektur basierend auf dem intrinsischen Fehler einer Wahrscheinlichkeitsschätzung angewendet, indem jede quadrierte Differenz durch p(1-p) dividiert wurde.
Auf diese Weise haben wir jede Rohdifferenz in eine quadratische Effektgröße (Differenz/Differenzfehler) umgewandelt.
Schließlich wurde die Quadratwurzel berechnet, um die Daten wieder in eine Effektgröße umzuwandeln.
Die resultierende Effektgröße wurde dann für die statistische Analyse verwendet.
Für diese Primäranalyse wurde eine gemischte Modell-ANOVA verwendet.
|
Der Nachtest wurde innerhalb von 72 Stunden nach Abschluss der Unterrichtsphase durchgeführt.
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Mitarbeiter
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 18-04-EX-0062
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
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