- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04130607
Uno studio per valutare le strategie per l'insegnamento dell'uso efficace dei test diagnostici
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
La ricerca ha dimostrato che i diagnostici esperti utilizzano un processo in due fasi per confermare una diagnosi: generazione di ipotesi per generare possibilità diagnostiche, seguita dalla verifica dell'ipotesi per confermare la possibilità diagnostica più probabile.3-5 Il primo passaggio sembra essere non analitico, relativo al riconoscimento del modello. Il secondo passaggio potrebbe essere calcolato utilizzando il ragionamento analitico, tuttavia, i medici raramente effettuano un calcolo palese delle probabilità condizionali. Invece, i medici esperti usano tipicamente un'abitudine implicita o un'euristica chiamata "ancoraggio e adattamento" per incorporare le informazioni dei test diagnostici nel loro pensiero.6,7 Gli psicologi cognitivi hanno ipotizzato che l'ancoraggio e l'adattamento forniscano un modo per aggiornare le stime di probabilità sulla base di nuove prove aggiuntive. La maggior parte della discussione in letteratura si concentra su come questa euristica possa portare a un pensiero distorto a causa della negligenza o dell'ancoraggio del tasso di base.6 Si discute molto poco su come questa euristica potrebbe essere migliorata per produrre stime di probabilità più accurate e se si potrebbe insegnare un uso corretto dell'euristica.
Il grado in cui un test diagnostico dovrebbe portare ad un aggiustamento di una stima di probabilità dipende dalle caratteristiche operative di un test, cioè la sensibilità e la specificità. I rapporti di verosimiglianza, una volta compresi, sono più facili da incorporare nel proprio pensiero, e quindi potrebbero essere usati per calibrare l'euristica di ancoraggio e aggiustamento.7
In questo studio randomizzato, abbiamo verificato se l'istruzione concettuale esplicita sul ragionamento bayesiano e sui rapporti di verosimiglianza migliorerebbe l'aggiornamento bayesiano, rispetto a un secondo intervento in cui abbiamo fornito più (27) esempi di problem solving clinico. Il terzo braccio ha fornito un insegnamento minimo sulla diagnosi, ma nessun insegnamento o esempi espliciti.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Virginia
-
Norfolk, Virginia, Stati Uniti, 23507
- Sentara Norfolk General Hospital
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Studente di medicina presso la McMaster University o la Eastern Virginia Medical School
- Completato 18 mesi di corsi
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Ricerca sui servizi sanitari
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Analitico
Gli studenti riceveranno brevi istruzioni su probabilità, sensibilità, specificità e rapporti di verosimiglianza, con distribuzioni e calcoli.
Le probabilità pretest e posttest saranno calcolate per due casi per ciascuna delle tre condizioni sopra elencate.
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Il presente studio è progettato per contrastare due metodi didattici: istruzione esplicita nei rapporti di verosimiglianza e probabilità pretest/posttest contro istruzione implicita basata sulla presentazione di più casi.
Questi saranno confrontati con un gruppo di controllo "nessun intervento".
Altri nomi:
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Comparatore attivo: Esperienziale
Gli studenti riceveranno una breve istruzione che discute concettualmente la sensibilità e la specificità (ad es.
"un test sensibile sarà positivo anche a bassi livelli di malattia.
Tuttavia, questo può portare a una serie di errori falsi positivi, quando il test è positivo anche in assenza di malattia.
Di conseguenza, è molto utile per escludere una diagnosi").
Lavoreranno quindi su un totale di 30 casi, 10 per ogni condizione, in sequenza bloccata.
Per ogni breve caso scritto verrà chiesta una probabilità di diagnosi dopo la presentazione delle informazioni cliniche.
Verrà quindi fornito il risultato del test e verrà richiesta una probabilità post-test.
La loro stima sarà confrontata con il valore calcolato sulla base delle stime pubblicate di sensibilità e specificità e del feedback fornito.
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Il presente studio è progettato per contrastare due metodi didattici: istruzione esplicita nei rapporti di verosimiglianza e probabilità pretest/posttest contro istruzione implicita basata sulla presentazione di più casi.
Questi saranno confrontati con un gruppo di controllo "nessun intervento".
Altri nomi:
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Comparatore placebo: Nessuna istruzione o esempi espliciti
Gli studenti riceveranno 3 passaggi da un testo clinico relativo a ciascuna delle 3 condizioni nello studio e gli verrà chiesto di studiarli per 15 minuti ciascuno.
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Il presente studio è progettato per contrastare due metodi didattici: istruzione esplicita nei rapporti di verosimiglianza e probabilità pretest/posttest contro istruzione implicita basata sulla presentazione di più casi.
Questi saranno confrontati con un gruppo di controllo "nessun intervento".
Altri nomi:
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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L'accuratezza delle revisioni di probabilità dei partecipanti è stata confrontata con le revisioni di probabilità post-test calcolate utilizzando la regola di Bayes. È stata calcolata una dimensione dell'effetto per misurare la vicinanza degli studenti alla revisione calcolata.
Lasso di tempo: Il post-test è stato sostenuto entro 72 ore dal completamento della fase didattica.
|
Per eseguire l'analisi della dimensione dell'effetto, sono state eseguite due trasformazioni.
In primo luogo, la differenza tra la stima soggettiva e il calcolo bayesiano della probabilità post-test è stata elevata al quadrato per rimuovere le differenze negative e consentire la combinazione degli effetti dei risultati positivi e negativi del test.
In secondo luogo, è stata applicata una correzione basata sull'errore intrinseco di una stima di probabilità dividendo ogni differenza al quadrato per p(1-p).
In questo modo, abbiamo trasformato ogni differenza grezza in una dimensione dell'effetto al quadrato (differenza/errore di differenza).
Infine, è stata calcolata la radice quadrata, per trasformare i dati in una dimensione dell'effetto.
La dimensione dell'effetto risultante è stata quindi utilizzata per l'analisi statistica.
Per questa analisi primaria è stato utilizzato un modello misto ANOVA.
|
Il post-test è stato sostenuto entro 72 ore dal completamento della fase didattica.
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Pubblicazioni e link utili
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Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
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Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
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Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
- 18-04-EX-0062
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