Ciencias Básicas Integradas Dentro del Diseño Instruccional del Entrenamiento de Reconocimiento de Patrones (AISC-ISF)

Fondo:

Garantizar que los estudiantes de medicina y los médicos novatos se conviertan en buenos diagnosticadores sigue siendo el núcleo de la educación médica. Durante más de seis décadas, académicos y médicos han buscado comprender las estrategias de razonamiento diagnóstico más exitosas y cómo educar a los futuros médicos en estas estrategias. La investigación ha revelado que la mayoría de los diagnosticadores aplican una combinación de reconocimiento de patrones, razonamiento inverso deductivo, es decir, búsqueda de síntomas o signos que justifiquen un diagnóstico tentativo, y estrategias de razonamiento inductivo hacia adelante, es decir, análisis del diagnóstico más probable basado en signos y síntomas. Existe cierta evidencia que respalda que los médicos novatos son más propensos a las estrategias deliberadas de razonamiento diagnóstico deductivo e inductivo, mientras que los médicos experimentados generalmente confían más en el reconocimiento de patrones. A diferencia de los novatos, los expertos generalmente identifican el diagnóstico más probable basándose en el reconocimiento de patrones, seguido de un razonamiento deductivo deliberado y, a menudo, inconsciente, destinado a justificar o descartar el o los diagnósticos tentativos identificados. La teoría del proceso dual ofrece una explicación para esta estrategia de razonamiento de dos pasos, dividiendo la cognición humana en dos sistemas; el sistema intuitivo 1 (reconocimiento de patrones) y el sistema deductivo/inductivo deliberado y analítico 2. El reconocimiento de patrones (sistema 1) es inmediato, a menudo muy preciso y requiere recursos minúsculos, aunque ha sido ampliamente criticado por ser propenso a sesgos heurísticos inconscientes. Los procesos deliberados del sistema 2 son más lentos y requieren recursos cognitivos significativamente mayores que los procesos del sistema 1. Los procesos del Sistema 2 generalmente se consideran menos propensos a sesgos inconscientes, aunque varios hallazgos sugieren lo contrario. La mayoría de las personas prefieren aplicar el sistema 1 eficiente y no extenuante siempre que sea posible, y solo los procesos activos del sistema 2 cuando sea absolutamente necesario. Desafortunadamente, el reconocimiento de patrones (sistema 1) en un entorno de diagnóstico se basa en la experiencia específica del dominio, que generalmente no está disponible para los médicos novatos que, por lo tanto, confían en las operaciones del sistema 2 significativamente más exigentes durante el diagnóstico. Varios autores argumentan que los educadores deberían considerar enseñar o promover el reconocimiento de patrones si es posible, ya que permite diagnósticos precisos, eficientes y menos exigentes. La capacitación en reconocimiento de patrones realista y extensa es posible dentro de las especialidades médicas que se basan principalmente en el procesamiento visual, como patología, radiología y dermatología. Grandes bibliotecas de casos con anotaciones de radiografías, diapositivas de patología o imágenes dermatoscópicas pueden estar fácilmente disponibles para la práctica, lo que permite a los estudiantes obtener representaciones mentales sólidas de los diagnósticos diferenciales relevantes antes de iniciar sus carreras clínicas. Existe una extensa literatura sobre cómo facilitar el desarrollo de representaciones mentales fuertes a través del entrenamiento de reconocimiento de patrones. Aunque la identificación de los tipos de fracturas óseas, las anomalías celulares y las afecciones de la piel es importante, es necesario recuperar y procesar conocimientos adicionales para proporcionar a los pacientes el régimen de tratamiento correcto. La inteligencia artificial y las palomas entrenadas (sí, las palomas) manejan los diagnósticos de imágenes de manera impresionante, y varios autores informan precisiones a la par de los médicos expertos. Sin embargo, a diferencia de los médicos expertos, las máquinas y las palomas son actualmente incapaces de recuperar uno o más guiones o esquemas específicos de diagnóstico precompilados complejos de la memoria a largo plazo en función de pistas de diagnóstico sutiles, seguido de un análisis deliberado del diagnóstico más probable y la acción de tratamiento adecuada. . La teoría del guión de la enfermedad intenta explicar esta increíble operación de recuperación y procesamiento de la memoria a través de un marco simple. Los guiones de enfermedad se definen como representaciones mentales o esquemas de una enfermedad que contiene condiciones favorables, es decir, datos demográficos e historial médico, consecuencias, es decir, los síntomas y presentaciones de la enfermedad/enfermedad, y fallas, es decir, la explicación biomédica de las consecuencias y condiciones favorables. . Cuando un médico experimentado reconoce un cierto patrón de condiciones favorables, consecuencias y fallas, activa y recupera uno o más guiones de enfermedad de la memoria a largo plazo, desbloqueando todo el conocimiento almacenado en ese guión, incluida la fisiología de la enfermedad y los guiones interrelacionados ( diagnósticos diferenciales). Se sabe poco sobre la formación y consolidación de guiones de enfermedad durante la formación médica y clínica, pero cada vez hay más pruebas a favor de combinar la fisiología y la anatomía (fallas) subyacentes con la demografía (condiciones propicias) y los síntomas (consecuencias) dentro del material de instrucción de la educación. intervenciones en medicina. Una comprensión conceptual subyacente de los mecanismos causales de la condición médica parece ayudar a los alumnos a consolidar e interconectar sus guiones de enfermedad, lo que resulta en una activación y utilización más rápida y precisa del guión. Cuando los mecanismos causales o "la ciencia biomédica" se incluyen en los diseños instruccionales estándar para medicina interna, que contienen manifestaciones clínicas de la enfermedad, los estudiantes se desempeñan significativamente mejor, especialmente en pruebas diferidas y pruebas de transferencia. Se han observado efectos positivos similares en el rendimiento del diagnóstico cuando se integran descripciones científicas básicas "extendidas" que explican los mecanismos causales sociológicos y conductuales subyacentes dentro del diseño instruccional para condiciones médicas complejas que incluyen una combinación de problemas sociales, somáticos y psicológicos. El desempeño diagnóstico inmediato y retenido del estudiante y la transferencia de conocimiento mejoran si se introducen analogías visuales biomecánicas de los mecanismos causales dentro de la descripción de los mecanismos causales. El efecto positivo de integrar la ciencia biomédica se aprovecha mejor cuando se entremezcla con los planes de estudio clásicos que describen las manifestaciones clínicas de las enfermedades. Los efectos positivos de los diagnósticos de libros de texto clásicos en casos escritos también se traducen en diagnósticos visuales, p. radiología dental y el conocimiento conceptual subyacente de las habilidades de procedimiento, p. punción lumbar. La integración de las explicaciones causales de los criterios visuales utilizados en el diagnóstico visual aumenta el rendimiento diagnóstico inmediato y a largo plazo de los estudiantes. Se ha descubierto que la mejora en el rendimiento del diagnóstico asociado con la integración de la ciencia biomédica es resistente a las compensaciones entre velocidad y precisión, lo que indica que una fuerte representación de "fallas" dentro de un guión de enfermedad aumenta la capacidad de los diagnosticadores para activar el guión de forma rápida y precisa. Aunque las explicaciones de la ciencia básica parecen traducirse en las diversas modalidades médicas, es importante señalar que el diagnóstico visual varía significativamente de las restantes modalidades de diagnóstico. Cuando dermatólogos experimentados examinan una lesión cutánea, inmediatamente se forman una impresión global que genera uno o más diagnósticos tentativos que suelen ser muy precisos. Posteriormente, se involucran en una estrategia de razonamiento hacia atrás tratando de encontrar características que justifiquen o rechacen su diagnóstico tentativo. La impresión global es el resultado de operaciones intuitivas del sistema 1, mientras que el análisis deliberado de diagnósticos diferenciales y la búsqueda de características son operaciones deliberadas del sistema 2. Aunque los expertos de las demás especialidades clínicas, como internistas, neurólogos y cardiólogos, confían en gran medida en el reconocimiento de patrones, sus evaluaciones se basan en datos (síntomas, historial médico, pruebas de laboratorio, etc.) que se recopilan deliberadamente, lo que requiere un mayor grado de procesos del sistema 2 temprano en el proceso de razonamiento diagnóstico. Los investigadores teorizan que esta diferencia en el "punto en el tiempo" en el que las diversas especialidades de diagnóstico utilizan el reconocimiento de patrones debería reflejarse en la educación de las diversas especialidades. Con base en estas reflexiones, la intervención educativa óptima para los médicos que se basan principalmente en el procesamiento visual (dermatología, patología y radiología) debe ser una capacitación basada en casos con retroalimentación visual directa junto con un plan de estudios con un diseño instructivo conciso y relevante. Los estudios mencionados anteriormente muestran que la integración de la ciencia básica dentro de un diseño instructivo de este tipo mejora la precisión del diagnóstico y la transferencia de conocimientos a categorías de enfermedades similares. Sin embargo, estudios anteriores en diagnóstico visual no han logrado establecer si el rendimiento mejorado luego de la integración de las ciencias básicas mejora el reconocimiento de patrones de los médicos, la estrategia de búsqueda de características deliberadas o ambos. Las intervenciones educativas dentro de estos estudios han sido cortas e incluyeron menos de 3 casos de entrenamiento por diagnóstico, lo que los investigadores de este ensayo consideran bajo en cuanto a la formación de representaciones mentales para la clasificación visual de enfermedades (reconocimiento de patrones). Finalmente, los estudios anteriores no han examinado el efecto de integrar la ciencia básica dentro del diseño instruccional de las intervenciones de capacitación para el diagnóstico visual y su efecto en el comportamiento de aprendizaje (duración total y el número de veces que accede al material instructivo), curvas de aprendizaje (formación de representaciones mentales) y recuperación de habilidades/conocimientos. Los investigadores plantean la hipótesis de que la introducción de explicaciones científicas básicas dentro del diseño instruccional de la capacitación basada en casos en diagnóstico visual mejorará las curvas de aprendizaje, la retención y la recuperación de conocimientos/habilidades de los estudiantes después de un período de lavado. Hasta donde sabemos, no existen estudios previos que elaboren el efecto de integrar explicaciones biomédicas para criterios visuales en una intervención educativa prolongada basada en casos dirigida a entrenar las habilidades de reconocimiento de patrones de los estudiantes.Reconociendo que el aprendizaje puede diferir cuando se enfoca en estudiantes principiantes y más avanzados y que los desempeños inmediatos no siempre predicen los resultados del aprendizaje a largo plazo, esta es una importante brecha de investigación que se debe llenar.

Pregunta de investigación:

En un grupo de estudiantes de medicina con formación dermatológica limitada, ¿cuál es el efecto de integrar explicaciones causales biomédicas de criterios visuales durante un programa prolongado de formación de cáncer de piel basado en casos en el reconocimiento de patrones visuales en comparación con un diseño instruccional idéntico sin explicaciones biomédicas? ¿Cómo afectará el desplazamiento de los recursos cognitivos de los estudiantes de la práctica del reconocimiento de patrones a la comprensión del patrón, su comportamiento de aprendizaje, la curva de aprendizaje (precisión y tiempo por diagnóstico) y la recuperación de las habilidades de reconocimiento de patrones después de un período de lavado?

Método:

El estudio se llevará a cabo como un ensayo controlado aleatorio con una proporción de asignación de 1:1. Los participantes inscritos deben estar inscritos activamente en la Facultad de Ciencias Médicas y de la Salud de la Universidad de Copenhague y haber aprobado los exámenes de histopatología básica y fisiología celular. Los criterios de exclusión son formación previa en dermatoscopia o diagnóstico de cáncer de piel en general. Se reclutará un mínimo de 60 estudiantes. Todos los participantes deben descargar una aplicación móvil (Dermloop) que contiene el material educativo. Durante el registro, se les pedirá a los participantes que completen información sobre sus datos demográficos, ingresen un código de prueba de seis dígitos y firmen un consentimiento digital. Al registrarse, los participantes serán asignados automáticamente al azar al grupo de ciencia básica o de características. Durante el estudio, todos los participantes completarán cuatro pasos (ver figura):

1. Prueba previa
2. Sesión de formación digital en diagnóstico de cáncer de piel centrada en siete diagnósticos diferenciales (nevus, melanoma, queratosis seborreica/lentigo solar, carcinoma basocelular, dermatofibromas y lesiones vasculares) durante 7 días. El material didáctico difiere entre los dos grupos de estudio. El grupo de ciencias básicas tendrá acceso a módulos que describen los criterios visuales característicos de cada diagnóstico y su causa histopatológica subyacente. El grupo de funciones leerá descripciones idénticas de los criterios visuales sin una explicación de los mecanismos causales subyacentes.
3. Sesión de reentrenamiento
4. Prueba de retención

Prueba previa:

La prueba previa consta de 12 ítems muestreados aleatoriamente (coeficiente de generalización de 0,7) de una biblioteca de ítems de prueba (n= 25 ítems) con evidencia de validez establecida para el diagnóstico de cáncer de piel.

Sesión de entrenamiento digital:

La sesión consta de una introducción y presentación de seis diagnósticos (nevus, melanoma, queratosis seborreica/lentigo solar, carcinoma basocelular, dermatofibromas y lesiones vasculares).

Introducción La introducción incluye una breve introducción escrita sobre el diagnóstico del cáncer de piel y los seis diagnósticos que se incluirán en la intervención educativa. Se pedirá a los participantes que lean brevemente los diversos criterios dermatoscópicos que son característicos de los siete diagnósticos.

Práctica basada en casos

Se pedirá a los participantes que practiquen en 500 lesiones cutáneas en un plazo de 7 días. La capacitación consiste en cuestionarios con retroalimentación directa. Se pedirá a los participantes que diagnostiquen las lesiones cutáneas en función de la edad y el sexo del paciente, una imagen clínica, una imagen dermatoscópica y la ubicación de la lesión cutánea. Los participantes recibirán comentarios inmediatos después de su elección de diagnóstico. La retroalimentación consiste en su diagnóstico, el diagnóstico correcto, el acceso al diseño instructivo de ambos diagnósticos y la capacidad de alternar entre las imágenes y la ubicación. Cada prueba tiene 10 casos y la distribución de diagnósticos es aleatoria en cada prueba, pero con una distribución general en 100 casos de:

Distribución de diagnósticos:

Melanoma 20% Nevos 20% Seb. K./ Lentigo Solaris 20% Dermatofibroma 10% Carcinoma basocelular 10% Hemangioma 10% Carcinoma epidermoide. 10%

Sesión de reentrenamiento:

Después del período de lavado de 14 días, se les pedirá a todos los participantes que accedan a la aplicación y practiquen en otros 100 casos dentro de dos días.

Prueba de retención:

Siete días después de que haya concluido la sesión de reentrenamiento, se les pedirá a los participantes que respondan una prueba de retención. La prueba de retención consta de 12 elementos muestreados aleatoriamente (coeficiente de generalización de 0,7) de la misma biblioteca de elementos de prueba (n = 25 elementos) utilizados para la prueba previa.

Resultados primarios:

Pendiente y meseta (si se alcanza) de la curva de aprendizaje inicial (precisión y tiempo por diagnóstico) Pendiente y meseta (si se alcanza) de una curva de aprendizaje secundaria (precisión y tiempo por diagnóstico) después de un período de lavado

Resultado secundario:

Tiempo dedicado a leer el material didáctico Número de veces que se ha accedido al material didáctico Cambio en el rendimiento desde la prueba previa a la prueba de retención.