Integroitu perustiede kuvioiden tunnistuskoulutuksen opetussuunnitelmaan (AISC-ISF)

Tausta:

Sen varmistaminen, että lääketieteen opiskelijoista ja aloittelevista lääkäreistä tulee hyviä diagnosteja, on edelleen lääketieteen koulutuksen ytimessä. Yli kuuden vuosikymmenen ajan tutkijat ja kliinikot ovat pyrkineet ymmärtämään menestyneimmät diagnostiset päättelystrategiat ja kuinka kouluttaa tulevia lääkäreitä näissä strategioissa. Tutkimukset ovat paljastaneet, että useimmat diagnostit käyttävät yhdistelmää hahmontunnistusta, deduktiivista taaksepäin päättelyä eli oireiden tai merkkien etsimistä, jotka oikeuttavat alustavan diagnoosin, ja induktiivisia eteenpäin suuntautuvia päättelystrategioita, eli analysoivat todennäköisimmän diagnoosin merkkien ja oireiden perusteella. On olemassa todisteita siitä, että aloittelevat lääkärit ovat alttiimpia harkitsemaan deduktiivisia ja induktiivisia diagnostisia päättelystrategioita, kun taas kokeneet lääkärit luottavat yleensä enemmän hahmontunnistukseen. Toisin kuin aloittelijat, asiantuntijat yleensä tunnistavat todennäköisimmän diagnoosin hahmontunnistuksen perusteella, jota seuraa tarkoituksellinen ja usein tiedostamaton deduktiivinen päättely, jonka tarkoituksena on perustella tai sulkea pois tunnistettu alustava diagnoosi/diagnoosit. Kaksivaiheisen prosessin teoria tarjoaa selityksen tälle kaksivaiheiselle päättelystrategialle, joka jakaa ihmisen kognition kahteen järjestelmään; intuitiivinen järjestelmä 1 (kuvion tunnistus) ja harkittu ja analyyttinen deduktiivinen/induktiivinen järjestelmä 2. Kuvioiden tunnistus (järjestelmä 1) on välitön, usein erittäin tarkka ja vaatii vähäisiä resursseja, vaikka sitä onkin kritisoitu laajasti siitä, että se on alttiina tiedostamattomille heuristisille harhoille. Tarkoituksenmukaiset järjestelmän 2 prosessit ovat hitaampia ja vaativat huomattavasti enemmän kognitiivisia resursseja kuin järjestelmän 1 prosessit. Järjestelmän 2 prosesseja pidetään yleensä vähemmän alttiina tiedostamattomille harhoille, vaikka useat havainnot viittaavat toisin. Useimmat ihmiset käyttävät mieluummin tehokasta ja rasittamatonta järjestelmää 1 aina kun mahdollista ja vain aktiivista järjestelmän 2 prosesseja, kun se on ehdottoman välttämätöntä. Valitettavasti hahmontunnistus (järjestelmä 1) diagnostisessa ympäristössä perustuu aluekohtaiseen kokemukseen, joka ei yleensä ole aloittelevien lääkäreiden saatavilla, koska he luottavat siksi diagnosoinnin aikana huomattavasti vaativampiin järjestelmä 2 -toimintoihin. Useat kirjoittajat väittävät, että kouluttajien tulisi harkita hahmontunnistuksen opettamista tai edistämistä, jos mahdollista, koska se mahdollistaa tarkan, tehokkaan ja vähemmän vaativan diagnosoinnin. Realistinen ja laaja hahmontunnistuskoulutus on mahdollista lääketieteen erikoisaloilla, jotka perustuvat pääasiassa visuaaliseen käsittelyyn, kuten patologiaan, radiologiaan ja dermatologiaan. Suuret tapauskirjastot, joissa on selostettuja röntgensäteitä, patologisia dioja tai dermoskooppisia kuvia, voidaan asettaa helposti saataville harjoittelua varten, jolloin opiskelijat voivat saada vahvat henkiset esitykset asiaankuuluvista erotusdiagnooseista ennen kliinisen uransa aloittamista. On olemassa laajaa kirjallisuutta siitä, kuinka hahmontunnistuskoulutuksen avulla voidaan edistää vahvojen henkisten edustajien kehittymistä. Vaikka luunmurtumatyyppien, solujen poikkeavuuksien ja ihosairauksien tunnistaminen on tärkeää, lisätiedon haku ja käsittely on tarpeen, jotta potilaille voidaan tarjota oikea hoito-ohjelma. Tekoäly ja koulutetut kyyhkyset (kyllä, kyyhkyset) käsittelevät kuvadiagnostiikkaa vaikuttavan hyvin, ja useat kirjoittajat raportoivat tarkkuutta asiantuntijalääkäreiden kanssa. Toisin kuin asiantuntijakliinikot, koneet ja kyyhkyset eivät kuitenkaan pysty tällä hetkellä hakemaan pitkäkestoisesta muistista yhtä tai useampaa monimutkaista diagnoosikohtaista skriptiä tai skeemaa, joka perustuu hienovaraisiin diagnostisiin vihjeisiin, mitä seuraa todennäköisimmän diagnoosin tarkoituksellinen analyysi ja asianmukaiset hoitotoimenpiteet. . Sairauskirjoitusteoria yrittää selittää tämän uskomattoman muistinhaku- ja käsittelyoperaation yksinkertaisen kehyksen avulla. Sairausskriptit määritellään henkisiksi esityksiksi tai kaavioiksi sairaudesta tai sairaudesta, joka sisältää mahdollistavia tiloja, eli demografisia tietoja ja sairaushistoriaa, seurauksia eli sairauden/sairauden oireita ja ilmenemismuotoja sekä vikoja, eli biolääketieteellisen selityksen seurauksille ja mahdollistaville olosuhteille. . Kun kokenut lääkäri tunnistaa tietyn mahdollistavien olosuhteiden, seurausten ja vikojen mallin, se aktivoi ja hakee yhden tai useamman sairauskirjoituksen pitkäaikaismuistista vapauttaen kaiken tähän skriptiin tallennetun tiedon, mukaan lukien sairauden fysiologian ja toisiinsa liittyvät skriptit ( erotusdiagnoosit). Sairausskriptien muodostumisesta ja vahvistamisesta lääketieteellisen ja kliinisen koulutuksen aikana tiedetään vähän, mutta on yhä enemmän näyttöä sen puolesta, että taustalla olevat fysiologia ja anatomia (viat) yhdistetään demografisiin (mahdolliset olosuhteet) ja oireisiin (seuraukset) opetusmateriaalissa. interventioita lääketieteessä. Taustalla oleva käsitteellinen ymmärrys sairauden syy-mekanismeista näyttää auttavan harjoittelijoita vahvistamaan ja yhdistämään sairauskirjoituksiaan, mikä johtaa nopeampaan ja tarkempaan skriptien aktivointiin ja käyttöön. Kun kausaaliset mekanismit tai "biolääketieteellinen tiede" sisällytetään sisätautien tavanomaisiin opetussuunnitelmiin, jotka sisältävät taudin kliinisen ilmentymän, opiskelijat suoriutuvat huomattavasti paremmin, erityisesti viivästetyissä testeissä ja siirtotesteissä. Samanlaisia ​​myönteisiä vaikutuksia diagnostiseen suorituskykyyn on havaittu, kun "laajennetut" perustieteelliset kuvaukset, jotka selittävät taustalla olevia sosiologisia ja käyttäytymiseen liittyviä kausaalimekanismeja, on integroitu opetussuunnitelmaan monimutkaisille lääketieteellisille sairauksille, jotka sisältävät yhdistelmän sosiaalisia, somaattisia ja psykologisia ongelmia. Opiskelijan välitön ja säilynyt diagnostinen suorituskyky ja tiedon siirto paranee, jos syymekanismien kuvaukseen tuodaan biomekaanisia visuaalisia analogioita kausaalisista mekanismeista. Biolääketieteen integroinnin myönteinen vaikutus valjastetaan parhaiten, kun se yhdistetään klassisiin sairauksien kliinisiä ilmenemismuotoja kuvaaviin opetussuunnitelmiin. Klassisen oppikirjadiagnostiikan positiiviset vaikutukset kirjallisiin tapauksiin siirtyvät myös visuaaliseen diagnostiikkaan, mm. hammasradiologia ja taustalla oleva käsitteellinen tietämys menettelytaidoista, mm. lumbaalipunktio. Visuaalisessa diagnostiikassa käytettävien visuaalisten kriteerien syy-selitykset lisäävät opiskelijoiden välitöntä ja pitkän aikavälin diagnostista suorituskykyä. Biolääketieteen integrointiin liittyvän diagnostisen suorituskyvyn paranemisen on havaittu olevan kestävä nopeuden ja tarkkuuden kompromisseja vastaan, mikä osoittaa, että "vikojen" vahva esitys sairauskirjoituksessa lisää diagnostiikan kykyä aktivoida komentosarja nopeasti ja tarkasti. Vaikka perustieteelliset selitykset näyttävät leviävän eri lääketieteellisiin menetelmiin, on tärkeää huomata, että visuaalinen diagnostiikka eroaa merkittävästi muista diagnostisista menetelmistä. Kun kokeneet ihotautilääkärit tutkivat ihovaurion, he muodostavat välittömästi maailmanlaajuisen vaikutelman ja luovat yhden tai useamman alustavan diagnoosin, jotka ovat yleensä erittäin tarkkoja. Myöhemmin he harjoittavat taaksepäin suuntautuvaa päättelystrategiaa yrittäessään löytää piirteitä, jotka oikeuttavat tai hylkäävät heidän alustavan diagnoosinsa. Maailmanlaajuinen vaikutelma on seurausta intuitiivisista järjestelmän 1 toiminnoista, kun taas differentiaalidiagnoosien ja ominaisuuksien haun tarkoituksellinen analyysi on tahallisia järjestelmän 2 toimintoja. Vaikka muiden kliinisten erikoisalojen asiantuntijat, kuten sisätautilääkärit, neurologit ja kardiologit, luottavat suuresti hahmontunnistukseen, heidän arvionsa perustuvat tietoihin (oireisiin, sairaushistoriaan, laboratoriokokeisiin jne.) kerättyihin tietoihin, jotka edellyttävät laajempaa järjestelmän 2 prosesseja. diagnostisen päättelyprosessin alkuvaiheessa. Tutkijat uskovat, että tämän eron "ajankohdassa", jossa eri diagnostiset erikoisalat käyttävät hahmontunnistusta, pitäisi näkyä eri erikoisalojen koulutuksessa. Näiden pohdiskelujen perusteella optimaalisen koulutustoimen pääasiassa visuaaliseen käsittelyyn (dermatologia, patologia ja radiologia) tukeutuville kliinikoille tulisi olla tapauskohtaista koulutusta, jossa on suora visuaalinen palaute yhdistettynä opetussuunnitelmaan, jossa on ytimekäs ja asianmukainen opetussuunnitelma. Aiemmin mainitut tutkimukset osoittavat, että perustieteen integrointi tällaiseen opetussuunnitelmaan parantaa diagnostista tarkkuutta ja tiedon siirtoa samankaltaisiin sairauskategorioihin. Aiemmat visuaalisen diagnostiikan tutkimukset eivät kuitenkaan ole pystyneet selvittämään, parantaako perustieteiden integroinnin jälkeinen parantunut suorituskyky kliinikon hahmontunnistusta, tarkoituksellista ominaisuushakustrategiaa vai molempia. Näiden tutkimusten opetustoimet ovat olleet lyhyitä ja sisältäneet alle 3 koulutustapausta diagnoosia kohden, mitä tämän tutkimuksen tutkijat pitävät vähäisenä sairauksien visuaalista luokittelua (kuvioiden tunnistamista) varten tarkoitettujen henkisten edustajien muodostumisessa. Lopuksi, aiemmat tutkimukset eivät ole tutkineet perustieteen integroinnin vaikutusta visuaalisen diagnostiikan koulutustoimenpiteiden opetussuunnitelmaan ja sen vaikutusta oppimiskäyttäytymiseen (kokonaiskesto ja opetusmateriaalin käyttökertojen lukumäärä), oppimiskäyreihin (mielisten esitysten muodostuminen) , ja taitojen/tiedon haku. Tutkijat olettavat, että perustieteellisten selitysten käyttöönotto visuaalisen diagnostiikan tapauspohjaisen koulutuksen opetussuunnitelmassa parantaa opiskelijoiden oppimiskäyriä, säilyttämistä ja tiedon/taitojen hakemista poistumisjakson jälkeen. Tietojemme mukaan ei ole olemassa aiempia tutkimuksia, joissa kehitettäisiin visuaalisten kriteerien biolääketieteellisten selitysten integroinnin vaikutusta pitkittyneeseen tapauskohtaiseen koulutusinterventioon, jonka tarkoituksena on kouluttaa opiskelijoiden hahmontunnistustaitoja.Tiedostamme, että oppiminen voi vaihdella, kun keskitytään aloittelijoihin ja edistyneempiin oppijoihin ja että välittömät suoritukset eivät aina ennusta pitkän aikavälin oppimistuloksia, tämä on tärkeä tutkimusaukko täytettäväksi.

Tutkimuskysymys:

Mikä vaikutus on lääketieteen opiskelijoiden ryhmässä, jolla on rajoitettu dermatologinen koulutus, visuaalisten kriteerien biolääketieteellisten syy-selvitysten integroiminen pitkittyneen tapauskohtaisen ihosyövän koulutusohjelman aikana visuaaliseen kuvioiden tunnistamiseen verrattuna identtiseen opetussuunnitelmaan ilman biolääketieteellisiä selityksiä? Miten opiskelijoiden kognitiivisten resurssien siirtyminen hahmontunnistuksen harjoittamisesta kuvion ymmärtämiseen vaikuttaa heidän oppimiskäyttäytymiseensa, oppimiskäyrään (tarkkuus ja aika diagnoosia kohti) ja hahmontunnistustaitojen hakemiseen pesujakson jälkeen?

Menetelmä:

Tutkimus suoritetaan satunnaistettuna kontrolloituna tutkimuksena jakosuhteella 1:1. Ilmoittautuneiden osallistujien on oltava aktiivisesti ilmoittautuneita Kööpenhaminan yliopiston terveys- ja lääketieteelliseen tiedekuntaan ja heillä on oltava histopatologian ja solufysiologian kokeet. Poissulkemiskriteerit ovat aiempi koulutus dermoskopiassa tai ihosyövän diagnostiikassa yleensä. Koulutukseen otetaan vähintään 60 opiskelijaa. Kaikkien osallistujien tulee ladata mobiilisovellus (Dermloop), joka sisältää koulutusmateriaalin. Ilmoittautumisen yhteydessä osallistujia pyydetään täyttämään demografiset tiedot, antamaan kuusinumeroinen kokeilukoodi ja allekirjoittamaan digitaalinen suostumus. Ilmoittautumisen yhteydessä osallistujat jaetaan automaattisesti satunnaisesti perustieteen tai ominaisuusryhmään. Tutkimuksen aikana kaikki osallistujat suorittavat neljä vaihetta (katso kuva):

1. Esitesti
2. Digitaalinen ihosyövän diagnostiikan koulutus keskittyi seitsemään erotusdiagnoosiin (nevi, melanooma, seborrooottiset keratoosit/solar lentigo, tyvisolusyöpä, dermatofibroomat ja verisuonivauriot), jotka kattavat 7 päivää. Opetusmateriaalit vaihtelevat kahden opintoryhmän välillä. Perustieteiden ryhmällä on pääsy moduuleihin, jotka kuvaavat kunkin diagnoosin tyypilliset visuaaliset kriteerit ja niiden taustalla olevat histopatologiset syyt. Ominaisuusryhmä lukee identtiset kuvaukset visuaalisista kriteereistä ilman selitystä taustalla olevista syy-mekanismeista.
3. Uudelleenkoulutusistunto
4. Säilytystesti

Esitesti:

Esitesti koostuu 12 satunnaisotoksesta (yleistävyyskerroin 0,7) testikappalekirjastosta (n = 25 kohdetta), joilla on vahvistettu validiteetti todisteita ihosyövän diagnostiikasta.

Digitaalinen koulutustilaisuus:

Sessio koostuu kuuden diagnoosin esittelystä ja esittelystä (nevi, melanooma, seborrooinen keratoosi/aurinkolentigo, tyvisolusyöpä, dermatofibroomat ja verisuonivauriot).

Johdanto Johdanto sisältää lyhyen kirjallisen johdannon ihosyövän diagnostiikasta ja kuudesta diagnoosista, jotka sisällytetään koulutusinterventioon. Osallistujia pyydetään lukemaan lyhyesti läpi erilaiset dermoskooppiset kriteerit, jotka ovat ominaisia ​​seitsemälle diagnoosille.

Tapauskohtainen käytäntö

Osallistujia pyydetään harjoittelemaan 500 ihovauriota 7 päivän sisällä. Koulutus koostuu tietokilpailuista, joissa on suora palaute. Osallistujia pyydetään diagnosoimaan ihovauriot potilaan iän ja sukupuolen, kliinisen kuvan, dermoskooppisen kuvan ja ihovaurion sijainnin perusteella. Osallistujat saavat välitöntä palautetta diagnoosin valinnan jälkeen. Palaute koostuu niiden diagnoosista, oikeasta diagnoosista, pääsystä molempien diagnoosien ohjesuunnitteluun ja kyvystä vaihtaa kuvien ja sijainnin välillä. Jokainen tietokilpailu on 10 tapausta pitkä ja diagnoosit jakautuvat satunnaisesti jokaisessa tietokilpailussa, mutta kokonaisjakauma on 100 tapausta:

Diagnoosin jakautuminen:

Melanooma 20 % Nevi 20 % Seb. K./ Lentigo Solaris 20 % dermatofibrooma 10 % tyvisolusyöpä 10 % hemangiooma 10 % okasolusyöpä. 10 %

Uudelleenkoulutus:

14 päivän poistumisjakson jälkeen kaikkia osallistujia pyydetään pääsemään sovellukseen ja harjoittelemaan vielä 100 tapausta kahden päivän kuluessa.

Säilytystesti:

Seitsemän päivää uudelleenkoulutuksen päättymisen jälkeen osallistujia pyydetään vastaamaan säilytystestiin. Säilytystesti koostuu 12 satunnaisotoksesta (yleistämiskerroin 0,7) samasta testikappalekirjastosta (n = 25 kohdetta), joita käytettiin esitestissä.

Ensisijaiset tulokset:

Alkuperäisen oppimiskäyrän kaltevuus ja tasanne (jos saavutetaan) (tarkkuus ja aika diagnoosia kohti) Toissijaisen oppimiskäyrän kaltevuus ja tasanne (jos saavutettu) (tarkkuus ja aika diagnoosia kohti) poistumisjakson jälkeen

Toissijainen tulos:

Opetusmateriaalin lukemiseen käytetty aika Kuinka monta kertaa opetusmateriaalia on käytetty, suorituskyvyn muutos esitestistä säilytystestiin.