진단 검사의 효과적인 사용 지도를 위한 전략 평가를 위한 연구
연구 개요
상세 설명
연구에 따르면 전문 진단 전문가는 진단을 확인하기 위해 2단계 프로세스를 사용합니다. 즉, 진단 가능성을 생성하기 위한 가설 생성과 가장 가능성이 높은 진단 가능성을 확인하기 위한 가설 검증이 뒤따릅니다.3-5 첫 번째 단계는 패턴 인식과 관련하여 분석적이지 않은 것으로 보입니다. 두 번째 단계는 분석적 추론을 사용하여 계산할 수 있지만 의사는 조건부 확률을 명시적으로 계산하는 경우는 거의 없습니다. 대신, 숙련된 임상의는 일반적으로 암묵적 습관 또는 "앵커링 및 조정"이라는 휴리스틱을 사용하여 진단 테스트 정보를 생각에 통합합니다.6,7 인지 심리학자들은 앵커링과 조정이 추가적인 새로운 증거를 기반으로 확률 추정치를 업데이트할 수 있는 방법을 제공한다고 가정했습니다. 문헌의 대부분의 논의는 이 휴리스틱이 기저율 무시 또는 고정으로 인해 어떻게 편향된 사고로 이어질 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다.6 이 휴리스틱을 어떻게 개선하여 보다 정확한 확률 추정치를 산출하고 휴리스틱의 적절한 사용을 가르칠 수 있는지에 대한 논의는 거의 없습니다.
진단 테스트가 확률 추정치의 조정으로 이어지는 정도는 테스트의 작동 특성, 즉 민감도와 특이도에 따라 다릅니다. 우도비는 일단 이해되면 생각에 통합하기가 더 쉽기 때문에 앵커링 및 조정 휴리스틱을 보정하는 데 사용할 수 있습니다.7
이 무작위 시험에서 우리는 임상 문제 해결의 여러(27) 예를 제공한 두 번째 개입과 비교하여 베이지안 추론 및 우도 비율에 대한 명시적 개념 지침이 베이지안 업데이트를 개선하는지 여부를 테스트했습니다. 세 번째 부문은 진단에 대한 최소한의 교육을 제공했지만 명시적인 교육이나 예는 제공하지 않았습니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
Virginia
-
Norfolk, Virginia, 미국, 23507
- Sentara Norfolk General Hospital
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- McMaster University 또는 Eastern Virginia Medical School의 의대생
- 18개월 과정 수료
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 분석적
학생들은 분포 및 계산과 함께 확률, 민감도, 특이도 및 가능성 비율에 대한 간략한 교육을 받게 됩니다.
사전 테스트 및 사후 테스트 확률은 위에 나열된 세 가지 조건 각각에 대해 두 가지 경우에 대해 계산됩니다.
|
본 연구는 우도 비율과 사전/사후 검사 확률에 대한 명시적 지시와 여러 사례 제시에 기반한 암시적 지시의 두 가지 교육 방법을 대조하도록 설계되었습니다.
이들은 "개입 없음" 대조군과 비교될 것입니다.
다른 이름들:
|
|
활성 비교기: 경험적
학생들은 민감도와 특이도를 개념적으로 논의하는 간단한 지침을 받게 됩니다(예:
"민감한 검사는 낮은 수준의 질병에서도 양성으로 나올 것입니다.
그러나 이것은 질병이 없는 경우에도 테스트가 양성일 때 많은 위양성 오류로 이어질 수 있습니다.
결과적으로 진단을 배제하는 데 가장 유용합니다.").
그런 다음 차단된 순서대로 각 조건에 대해 10개씩 총 30개의 사례를 통해 작업합니다.
각각의 간략한 서면 사례에 대해 임상 정보가 제시된 후 진단 확률을 묻는 메시지가 표시됩니다.
그런 다음 테스트 결과가 제공되고 테스트 후 확률을 묻는 메시지가 표시됩니다.
그들의 추정치는 발표된 민감도 및 특이도 추정치와 제공된 피드백을 기반으로 계산된 값과 비교됩니다.
|
본 연구는 우도 비율과 사전/사후 검사 확률에 대한 명시적 지시와 여러 사례 제시에 기반한 암시적 지시의 두 가지 교육 방법을 대조하도록 설계되었습니다.
이들은 "개입 없음" 대조군과 비교될 것입니다.
다른 이름들:
|
|
위약 비교기: 명시적인 지침이나 예가 없음
학생들은 연구의 3가지 조건 각각과 관련된 임상 텍스트에서 3개의 구절을 받고 각각 15분 동안 공부하도록 요청받습니다.
|
본 연구는 우도 비율과 사전/사후 검사 확률에 대한 명시적 지시와 여러 사례 제시에 기반한 암시적 지시의 두 가지 교육 방법을 대조하도록 설계되었습니다.
이들은 "개입 없음" 대조군과 비교될 것입니다.
다른 이름들:
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
참가자 확률 수정의 정확도는 베이즈 규칙을 사용하여 계산된 사후 테스트 확률 수정과 비교되었습니다. 학생들이 계산된 개정과 얼마나 근접하게 일치하는지 측정하기 위해 효과 크기를 계산했습니다.
기간: 사후 테스트는 교육 단계 완료 후 72시간 이내에 수행되었습니다.
|
효과 크기 분석을 수행하기 위해 두 가지 변환이 수행되었습니다.
첫째, 주관적 추정치와 사후 테스트 확률의 베이지안 계산 간의 차이를 제곱하여 부정적인 차이를 제거하고 긍정적인 테스트 결과와 부정적인 테스트 결과의 효과를 결합할 수 있도록 했습니다.
둘째, 각 차의 제곱을 p(1-p)로 나누어 확률 추정의 내재적 오류에 기초한 보정을 적용했습니다.
이러한 방식으로 각 원시 차이를 제곱 효과 크기(차이/차이의 오차)로 변환했습니다.
마지막으로 데이터를 다시 효과 크기로 변환하기 위해 제곱근을 계산했습니다.
결과 효과 크기는 통계 분석에 사용되었습니다.
이 기본 분석을 위해 혼합 모델 ANOVA가 사용되었습니다.
|
사후 테스트는 교육 단계 완료 후 72시간 이내에 수행되었습니다.
|
공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- 18-04-EX-0062
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .