Examen rápido de TC aguda (REACT)

Una encuesta reciente publicada en una conferencia local (Master 2023) preguntó a 100 médicos jóvenes de 16 Trusts en el Reino Unido (incluidos ELHT y MFT) sobre su experiencia con la TC. Esto demostró que la confianza en la solicitud e interpretación de CT es muy limitada. Del mismo estudio se desprende que la TC se enseña de forma muy superficial en las facultades de medicina, sin ningún sistema de interpretación. El 90% de los encuestados dijeron que se beneficiarían de más recursos educativos en CT. Los investigadores esperan desarrollar un recurso de interpretación de TC para ayudar a quienes no son radiólogos a la hora de observar las tomografías computarizadas. Este estudio tiene como objetivo ver cómo los no radiólogos abordan actualmente una tomografía computarizada para comprender las necesidades de los nuevos recursos.

No existe ningún estudio similar en la literatura que investigue cómo los no radiólogos abordan las tomografías computarizadas. Se han investigado la experiencia de los médicos de la fundación en radiología, sin embargo, la atención se centró en las radiografías simples, no en la interpretación de la tomografía computarizada.

Los investigadores planean utilizar un análisis temático en la interpretación de datos. Justificación del uso del análisis temático.

• Método reconocido para identificar patrones/temas en datos cualitativos para la investigación del aprendizaje y la enseñanza.
• Proporciona un enfoque metodológico flexible que no depende de una teoría educativa particular. Por lo tanto, es capaz de abordar un área relativamente desconocida de cómo interpretan las imágenes radiológicas los no radiólogos.

Proceso de análisis temático. Usando el enfoque de 6 pasos. Paso Objetivos Comentarios

1. Familiarización con los datos Estudio de las transcripciones y el vídeo con notas sobre las impresiones iniciales.
2. Códigos iniciales derivados Agrupación de datos de forma significativa y sistemática.
3. Búsqueda de temas Discerniendo cualquier patrón significativo en los datos.
4. Revisar temas Revise el soporte para cada tema y si cubren todo el conjunto de datos.
5. Definir temas Descripción clara de cada tema que cubra los puntos que aborda, los subtemas que contiene y cómo se relacionan entre sí.

6. Informe escrito sobre los puntos clave de este estudio que influyen en la interpretación de la tomografía computarizada y cómo podría enseñarse.

   • El estudio propuesto utiliza un enfoque de nivel inductivo y latente para el análisis de datos. Se seleccionó esto porque permite la flexibilidad de mirar más allá de lo que se dice. El enfoque semántico se consideró demasiado restrictivo ya que supone una comprensión predefinida de la estrategia cognitiva de los sujetos al abordar la interpretación de imágenes. Por el contrario, al combinar la presentación oral con la manipulación de la imagen y la respuesta a preguntas clave, habrá más posibilidades de apreciar el enfoque cognitivo subyacente que se está empleando.
   • Se utilizará codificación abierta para las transcripciones analizadas hasta ahora. Esto les permite modificarse bajo la influencia de más datos.
   • Actualmente, el software de análisis de datos cualitativos (p. ej. ATLAS, Nvivo, etc.) no se utilizan.

La razón es la necesidad del investigador de familiarizarse de primera mano con un conjunto de datos novedoso. Una vez realizada esta fase preliminar se considerará utilizar el acceso de UCLan a Nvivo. Esta decisión tendrá en cuenta las preferencias personales, las experiencias con los datos preliminares y el tamaño previsto de la base de datos.

• Una vez propuestos los temas preliminares se hará una revisión para ver qué códigos abordan. Los códigos desvinculados impulsarán un análisis más detallado de los temas, la consideración de nuevos temas o el desarrollo de subtemas. Este proceso iterativo continúa con nuevos datos hasta que se logra un estado estable y no se generan nuevos temas.