Une étude pour évaluer les stratégies d'enseignement de l'utilisation efficace des tests de diagnostic
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
La recherche a montré que les diagnostiqueurs experts utilisent un processus en deux étapes pour confirmer un diagnostic : la génération d'hypothèses pour générer des possibilités de diagnostic, suivie d'une vérification des hypothèses pour confirmer la possibilité de diagnostic la plus probable.3-5 La première étape semble être non analytique, liée à la reconnaissance des formes. La deuxième étape pourrait être calculée à l'aide d'un raisonnement analytique, cependant, les médecins font rarement un calcul manifeste des probabilités conditionnelles. Au lieu de cela, les cliniciens expérimentés utilisent généralement une habitude implicite ou une heuristique appelée « ancrage et ajustement » pour intégrer les informations des tests de diagnostic dans leur réflexion.6,7 Les psychologues cognitifs ont postulé que l'ancrage et l'ajustement fournissent un moyen de mettre à jour les estimations de probabilité en fonction de nouvelles preuves supplémentaires. La plupart des discussions dans la littérature se concentrent sur la façon dont cette heuristique peut conduire à une pensée biaisée en raison de la négligence ou de l'ancrage du taux de base.6 Très peu de discussions portent sur la façon dont cette heuristique pourrait être améliorée pour produire des estimations de probabilité plus précises et si l'utilisation appropriée de l'heuristique pourrait être enseignée.
La mesure dans laquelle un test de diagnostic devrait conduire à un ajustement d'une estimation de probabilité dépend des caractéristiques de fonctionnement d'un test, c'est-à-dire de la sensibilité et de la spécificité. Les rapports de vraisemblance, une fois compris, sont plus faciles à intégrer dans la réflexion et pourraient donc être utilisés pour calibrer l'heuristique d'ancrage et d'ajustement7.
Dans cet essai randomisé, nous avons testé si des instructions conceptuelles explicites sur le raisonnement bayésien et les rapports de vraisemblance amélioreraient la mise à jour bayésienne, par rapport à une deuxième intervention où nous avons fourni plusieurs (27) exemples de résolution de problèmes cliniques. Le troisième bras a fourni un enseignement minimal sur le diagnostic, mais aucun enseignement ou exemple explicite.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Virginia
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Norfolk, Virginia, États-Unis, 23507
- Sentara Norfolk General Hospital
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
Critère d'intégration:
- Étudiant en médecine à l'Université McMaster ou à la Eastern Virginia Medical School
- 18 mois de cours complétés
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Recherche sur les services de santé
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Seul
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Analytique
Les étudiants recevront de brèves instructions sur la probabilité, la sensibilité, la spécificité et les rapports de vraisemblance, avec des distributions et des calculs.
Les probabilités pré-test et post-test seront calculées pour deux cas pour chacune des trois conditions énumérées ci-dessus.
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La présente étude est conçue pour comparer deux méthodes d'enseignement - l'enseignement explicite des rapports de vraisemblance et des probabilités pré-test/post-test par rapport à l'enseignement implicite basé sur la présentation de cas multiples.
Ceux-ci seront comparés à un groupe témoin "sans intervention".
Autres noms:
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Comparateur actif: Expérimental
Les étudiants recevront une brève instruction discutant conceptuellement de la sensibilité et de la spécificité (par ex.
"un test sensible sera positif même à de faibles niveaux de maladie.
Cependant, cela peut conduire à un certain nombre d'erreurs de faux positifs, lorsque le test est positif même en l'absence de maladie.
Par conséquent, il est très utile pour écarter un diagnostic").
Ils travailleront ensuite sur un total de 30 cas, 10 pour chaque condition, en séquence bloquée.
Pour chaque bref cas écrit, il leur sera demandé une probabilité de diagnostic après la présentation des informations cliniques.
Le résultat du test sera alors donné et il leur sera demandé une probabilité post-test.
Leur estimation sera comparée à la valeur calculée sur la base des estimations publiées de la sensibilité et de la spécificité et des commentaires fournis.
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La présente étude est conçue pour comparer deux méthodes d'enseignement - l'enseignement explicite des rapports de vraisemblance et des probabilités pré-test/post-test par rapport à l'enseignement implicite basé sur la présentation de cas multiples.
Ceux-ci seront comparés à un groupe témoin "sans intervention".
Autres noms:
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Comparateur placebo: Aucune instruction ou exemple explicite
Les étudiants recevront 3 passages d'un texte clinique liés à chacune des 3 conditions de l'étude et invités à les étudier pendant 15 minutes chacun.
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La présente étude est conçue pour comparer deux méthodes d'enseignement - l'enseignement explicite des rapports de vraisemblance et des probabilités pré-test/post-test par rapport à l'enseignement implicite basé sur la présentation de cas multiples.
Ceux-ci seront comparés à un groupe témoin "sans intervention".
Autres noms:
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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La précision des révisions de probabilité des participants a été comparée aux révisions de probabilité post-test qui ont été calculées à l'aide de la règle de Bayes. Une taille d'effet a été calculée pour mesurer à quel point les étudiants correspondaient à la révision calculée.
Délai: Le post-test a été effectué dans les 72 heures suivant la fin de la phase d'instruction.
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Pour effectuer l'analyse de la taille de l'effet, deux transformations ont été effectuées.
Premièrement, la différence entre l'estimation subjective et le calcul bayésien de la probabilité post-test a été mise au carré pour éliminer les différences négatives et permettre de combiner les effets des résultats de test positifs et négatifs.
Deuxièmement, une correction basée sur l'erreur intrinsèque d'une estimation de probabilité a été appliquée en divisant chaque différence au carré par p(1-p).
De cette manière, nous avons transformé chaque différence brute en une taille d'effet au carré (différence / erreur de différence).
Enfin, la racine carrée a été calculée pour transformer les données en une taille d'effet.
La taille d'effet résultante a ensuite été utilisée pour l'analyse statistique.
Pour cette analyse primaire, un modèle mixte ANOVA a été utilisé.
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Le post-test a été effectué dans les 72 heures suivant la fin de la phase d'instruction.
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Collaborateurs et enquêteurs
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Collaborateurs
Publications et liens utiles
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
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Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
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Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- 18-04-EX-0062
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