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シミュレーションされた患者と AI ベースのロールプレイによる病歴聴取 (SPAR-H)

2025年1月11日 更新者:zhen wang

医学教育における病歴聴取研修における GPT の利用可能性調査

この臨床試験の目的は、AI ベースの模擬患者トレーニングが医学生の臨床推論と病歴聴取のスキルを向上できるかどうかを評価することです。 回答することを目的とした主な質問は次のとおりです。

AI ベースのフィードバックにより、学生の患者情報の収集と解釈の能力は向上しますか? AI ベースのトレーニングは、全体的な臨床意思決定のパフォーマンスを向上させることができますか? 研究者らは、AIが生成したフィードバックを受け取ったグループと、フィードバックなしで患者との模擬対話を行ったグループを比較し、フィードバックによって構造化された試験のスコアと学生の満足度が向上するかどうかを確認する予定だ。

参加者は次のことを行います:

AI でシミュレートされた患者と病歴聴取の会話を実行します。 AI が生成した、パフォーマンスに関する構造化されたフィードバックを受け取ります (介入グループのみ)。

標準化された評価を完了して、臨床推論と意思決定のスキルを評価します。

調査の概要

研究の種類

介入

入学 (実際)

56

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Anhui
      • Hefei、Anhui、中国、230601
        • The Second Affiliated Hospital of Anhui Medical University

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

参加基準:医学教育の登録:

医療または健康関連の専門家プログラムに登録している学生。

臨床コースの修了:

患者とのコミュニケーションや臨床推論の基礎的なトピックを含む、基本的な臨床コースワークを完了した学生。

年齢層:

典型的な医学生の人口統計を反映するため、参加者の年齢は 18 ~ 30 歳です。

言語能力:

AI でシミュレートされた患者と効果的に対話し、フィードバックを理解するために、研究に使用される言語 (英語など) の十分な習熟度。

意欲と利用可能性:

インフォームドコンセントを提供し、トレーニングセッションや評価を含む必要な学習活動すべてに積極的に参加する学生。

テクノロジーへのアクセス:

シミュレートされた患者とのやり取りを完了するために、コンピューターやインターネット接続などの必要なテクノロジーにアクセスして使用する能力。

-

除外基準: 非医学的な背景:

医療または関連する保健専門職プログラムに登録していない学生。 基本的な臨床コースワークを完了していない学習初期の学生。

技術的な制限:

必要なテクノロジー (コンピューターやオンライン プラットフォームなど) にアクセスできない、または使用できない。

時間の制約:

研究スケジュール内で必要なトレーニングと評価をすべて完了できない。

言語の壁:

シミュレートされた患者とのやり取りを効果的に伝達または理解するには、研究に使用される言語(英語など)の熟練度が不十分です。

健康関連の要因:

重度の聴覚障害または視覚障害、または重度の心理的状態など、参加を妨げる可能性のある状態。

同様の研究への以前の参加:

同様の AI ベースの模擬患者トレーニングまたはフィードバックを含む研究にすでに参加している学生。

-

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:他の
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:独身

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:介入グループ
GPT でシミュレートされた患者を使用する
GPT でシミュレートされた患者
アクティブコンパレータ:対照群
伝統的なロールプレイングを使用する
伝統的なロールプレイング

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
歴史学習における学生の能力を測定するための構造化された臨床試験
時間枠:登録から4週間の治療終了まで

トレーニング前後: この主要エンドポイントは、トレーニングの前後に実施される構造化された臨床検査を使用して、学生の臨床スキルの向上を測定します。 合計スコアは 100 点満点であり、次の 4 つの要素から集計されます。

病歴収集(30 点):主訴および症状の詳細レベル(10 点)、患者情報を理解および特定する能力(10 点)、フォローアップ質問の適切性および論理性(10 点)を評価します。 。

臨床推論 (30 ポイント): 診断的思考の徹底的さ (15 ポイント) と、情報処理と臨床判断の形成の効率 (15 ポイント) を評価します。

コミュニケーション スキル (20 ポイント): 患者とのやり取り (10 ポイント) と情報伝達の明確さ (10 ポイント) が含まれます。

職業上の行動 (20 ポイント): 臨床手順規範の順守 (10 ポイント) および患者に対する職業上の態度 (1 ポイント) を測定します。

登録から4週間の治療終了まで

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
トレーニングのフィードバック評価
時間枠:登録から4週間の治療終了まで

トレーニング フィードバック評価測定ツール: 5 点リッカート スケールの構造化されたアンケート。

評価されたコンポーネント:

  • 授業後の自主学習。
  • 学習に対する熱意。
  • コミュニケーションとフィードバックのスキル。
  • 表現力。
  • 面接の論理的推論能力。
  • 面接プロセス中の不安レベル。 説明: この二次エンドポイントは、構造化されたアンケートを通じてトレーニング方法の有効性に関するフィードバックを収集します。 各側面は 5 段階のリッカート スケールで評価され、1 は「非常に同意しない」を示し、5 は「非常に同意する」を示します。
登録から4週間の治療終了まで
学生満足度調査
時間枠:登録から4週間の治療終了まで

測定ツール: 5 ポイントのリッカート スケールによる満足度アンケート。

評価されたコンポーネント:

  • トレーニング中に遭遇するさまざまな病気。
  • 患者とのやり取りの自然さ。
  • トレーニング方法の使いやすさ。
  • トレーニングを同僚に勧める可能性。 説明: この二次エンドポイントは、トレーニング体験のさまざまな側面に関する学生の満足度を評価します。 アンケートでは各要素を 5 段階のリッカート スケールで評価します。1 は「非常に不満」、5 は「非常に満足」です。
登録から4週間の治療終了まで

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2024年10月7日

一次修了 (実際)

2024年12月15日

研究の完了 (実際)

2024年12月15日

試験登録日

最初に提出

2024年12月27日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年1月3日

最初の投稿 (実際)

2025年3月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年1月11日

最終確認日

2024年10月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • GPT for history-taking Trainin
  • 2023jyxm1150 (その他の助成金/資金番号:2023 Anhui Province Quality Engineering Project)

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

未定

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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