診断テストの効果的な使用を教えるための戦略を評価する研究

研究によると、専門の診断医は診断を確定するために 2 段階のプロセスを使用することがわかっています。つまり、仮説生成による診断の可能性を導き出し、次に仮説検証によって最も可能性の高い診断の可能性を確認します。3-5 最初のステップは分析的ではなく、パターン認識に関連しているようです。 2 番目のステップは分析的推論を使用して計算できますが、医師が条件付き確率のあからさまな計算を行うことはほとんどありません。 代わりに、経験豊富な臨床医は通常、「固定と調整」と呼ばれる暗黙の習慣またはヒューリスティックを使用して、診断検査情報を思考に組み込んでいます。6,7 認知心理学者は、アンカリングと調整によって、追加の新しい証拠に基づいて確率推定値を更新できる方法が提供されると仮定しています。 文献における議論のほとんどは、このヒューリスティックが基本レートの無視またはアンカリングのためにどのように偏った思考につながる可能性があるかに焦点を当てています。 このヒューリスティックをどのように改善してより正確な確率推定値を得ることができるか、またヒューリスティックの適切な使用法を教えることができるかどうかについては、ほとんど議論されていません。

診断テストによって確率推定値がどの程度調整されるべきかは、テストの操作特性、つまり感度と特異度によって異なります。 尤度比は一度理解すると、思考に組み込むのが容易になるため、アンカーリングと調整ヒューリスティックの調整に使用できます。7

このランダム化試験では、ベイズ推論と尤度比に関する明示的な概念的指導がベイズ更新を改善するかどうかを、臨床問題解決の複数 (27) 例を提供した 2 回目の介入と比較してテストしました。 3 番目の部門では、診断に関する最小限の教育が提供されましたが、明確な教育や例は提供されませんでした。