Un estudio para evaluar estrategias para la enseñanza del uso efectivo de las pruebas diagnósticas
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La investigación ha demostrado que los diagnosticadores expertos utilizan un proceso de dos pasos para confirmar un diagnóstico: generación de hipótesis para generar posibilidades de diagnóstico, seguido de verificación de hipótesis para confirmar la posibilidad de diagnóstico más probable.3-5 El primer paso parece ser no analítico, relacionado con el reconocimiento de patrones. El segundo paso podría calcularse usando razonamiento analítico, sin embargo, los médicos rara vez hacen un cálculo abierto de probabilidades condicionales. En cambio, los médicos experimentados suelen utilizar un hábito implícito o heurístico llamado "anclaje y ajuste" para incorporar información de pruebas de diagnóstico en su pensamiento.6,7 Los psicólogos cognitivos han postulado que el anclaje y el ajuste proporcionan una forma en que las estimaciones de probabilidad pueden actualizarse en función de nueva evidencia adicional. La mayor parte de la discusión en la literatura se centra en cómo esta heurística puede conducir a un pensamiento sesgado debido a la negligencia o el anclaje de la tasa base.6 Se discute muy poco sobre cómo se podría mejorar esta heurística para producir estimaciones de probabilidad más precisas y si se podría enseñar el uso adecuado de la heurística.
El grado en que una prueba diagnóstica debe conducir a un ajuste de una estimación de probabilidad depende de las características operativas de una prueba, es decir, la sensibilidad y la especificidad. Las razones de probabilidad, una vez entendidas, son más fáciles de incorporar en el pensamiento de uno y, por lo tanto, podrían usarse para calibrar la heurística de anclaje y ajuste.7
En este ensayo aleatorizado, probamos si la instrucción conceptual explícita sobre el razonamiento bayesiano y las proporciones de probabilidad mejoraría la actualización bayesiana, en comparación con una segunda intervención en la que brindamos múltiples (27) ejemplos de resolución de problemas clínicos. El tercer brazo proporcionó una enseñanza mínima sobre el diagnóstico, pero ninguna enseñanza o ejemplos explícitos.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Virginia
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Norfolk, Virginia, Estados Unidos, 23507
- Sentara Norfolk General Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Estudiante de medicina en McMaster University o Eastern Virginia Medical School
- Completó 18 meses de cursos
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Investigación de servicios de salud
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Analítico
Los estudiantes recibirán una breve instrucción en probabilidad, sensibilidad, especificidad y proporciones de probabilidad, con distribuciones y cálculos.
Las probabilidades previas y posteriores a la prueba se calcularán para dos casos para cada una de las tres condiciones enumeradas anteriormente.
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El presente estudio está diseñado para contrastar dos métodos de instrucción: instrucción explícita en proporciones de probabilidad y probabilidades previas y posteriores a la prueba versus instrucción implícita basada en la presentación de casos múltiples.
Estos se compararán con un grupo de control "sin intervención".
Otros nombres:
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Comparador activo: Experimental
Los estudiantes recibirán una breve instrucción que discutirá conceptualmente la sensibilidad y la especificidad (p.
"una prueba sensible será positiva incluso con niveles bajos de enfermedad.
Sin embargo, esto puede dar lugar a una serie de errores de falsos positivos, cuando la prueba es positiva incluso cuando no hay enfermedad.
Como resultado, es más útil para descartar un diagnóstico").
Luego trabajarán en un total de 30 casos, 10 para cada condición, en secuencia bloqueada.
Para cada caso escrito breve se les solicitará una probabilidad de diagnóstico luego de presentada la información clínica.
Luego se les dará el resultado de la prueba y se les pedirá una probabilidad posterior a la prueba.
Su estimación se comparará con el valor calculado en función de las estimaciones publicadas de sensibilidad y especificidad y los comentarios proporcionados.
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El presente estudio está diseñado para contrastar dos métodos de instrucción: instrucción explícita en proporciones de probabilidad y probabilidades previas y posteriores a la prueba versus instrucción implícita basada en la presentación de casos múltiples.
Estos se compararán con un grupo de control "sin intervención".
Otros nombres:
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Comparador de placebos: Sin instrucciones explícitas o ejemplos
Los estudiantes recibirán 3 pasajes de un texto clínico relacionado con cada una de las 3 condiciones del estudio y se les pedirá que los estudien durante 15 minutos cada uno.
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El presente estudio está diseñado para contrastar dos métodos de instrucción: instrucción explícita en proporciones de probabilidad y probabilidades previas y posteriores a la prueba versus instrucción implícita basada en la presentación de casos múltiples.
Estos se compararán con un grupo de control "sin intervención".
Otros nombres:
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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La precisión de las revisiones de probabilidad de los participantes se comparó con las revisiones de probabilidad posteriores a la prueba que se calcularon utilizando la regla de Bayes. Se calculó un tamaño del efecto para medir qué tan cerca coincidían los estudiantes con la revisión calculada.
Periodo de tiempo: La prueba posterior se realizó dentro de las 72 horas posteriores a la finalización de la fase de instrucción.
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Para realizar el análisis del tamaño del efecto, se realizaron dos transformaciones.
En primer lugar, se elevó al cuadrado la diferencia entre la estimación subjetiva y el cálculo bayesiano de la probabilidad posterior a la prueba para eliminar las diferencias negativas y permitir la combinación de los efectos de los resultados positivos y negativos de la prueba.
En segundo lugar, se aplicó una corrección basada en el error intrínseco de una estimación de probabilidad dividiendo cada diferencia al cuadrado por p(1-p).
De esta manera, transformamos cada diferencia bruta en un tamaño de efecto al cuadrado (diferencia/error de diferencia).
Finalmente, se calculó la raíz cuadrada para transformar los datos nuevamente a un tamaño de efecto.
El tamaño del efecto resultante se usó luego para el análisis estadístico.
Para este análisis primario, se utilizó un ANOVA de modelo mixto.
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La prueba posterior se realizó dentro de las 72 horas posteriores a la finalización de la fase de instrucción.
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Colaboradores e Investigadores
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Colaboradores
Publicaciones y enlaces útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
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Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
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- 18-04-EX-0062
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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