Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Исследование по оценке стратегий обучения эффективному использованию диагностических тестов

15 октября 2019 г. обновлено: John Brush, Sentara Norfolk General Hospital
Недавняя монография Института медицины привлекла внимание к высокому уровню диагностических ошибок и призвала к более активным образовательным усилиям для повышения диагностической точности. 1 Однако образовательные методы редко проверяются, и некоторые образовательные усилия могут быть неэффективными и расточительными. 2 В этом исследовании мы планируем изучить, повлияют ли подробные инструкции по диагностическим методам на точность диагностики у студентов-медиков 2-го курса и резидентов по внутренним болезням.

Обзор исследования

Статус

Завершенный

Вмешательство/лечение

Подробное описание

Исследования показали, что опытные диагносты используют двухэтапный процесс для подтверждения диагноза: выработка гипотезы для создания диагностических возможностей, за которой следует проверка гипотезы для подтверждения наиболее вероятной диагностической возможности.3-5 Первый шаг кажется неаналитическим, связанным с распознаванием образов. Второй шаг можно рассчитать с помощью аналитических рассуждений, однако врачи редко делают открытый расчет условных вероятностей. Вместо этого опытные клиницисты обычно используют имплицитную привычку или эвристику, называемую «привязкой и адаптацией», чтобы включить информацию диагностического тестирования в свое мышление.6,7 Когнитивные психологи постулировали, что привязка и корректировка позволяют обновлять оценки вероятности на основе дополнительных новых данных. Большая часть дискуссий в литературе сосредоточена на том, как эта эвристика может привести к предвзятому мышлению из-за игнорирования базовой нормы или привязки6. Очень мало дискуссий о том, как можно улучшить эту эвристику, чтобы получить более точные оценки вероятности, и можно ли научить правильному использованию эвристики.

Степень, в которой диагностический тест должен привести к корректировке оценки вероятности, зависит от рабочих характеристик теста, то есть чувствительности и специфичности. Когда отношения правдоподобия понятны, их легче включить в свое мышление, и поэтому их можно использовать для калибровки эвристики привязки и корректировки7.

В этом рандомизированном испытании мы проверили, улучшит ли четкая концептуальная инструкция по байесовским рассуждениям и отношениям правдоподобия байесовское обновление по сравнению со вторым вмешательством, в котором мы предоставили несколько (27) примеров решения клинических проблем. Третья группа предоставила минимальное обучение по диагностике, но не подробное обучение или примеры.

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Действительный)

65

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Да

Полы, имеющие право на обучение

Все

Описание

Критерии включения:

  • Студент-медик Университета Макмастера или Медицинской школы Восточной Вирджинии.
  • Пройдено 18 месяцев курсовой работы

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Исследования в области здравоохранения
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Параллельное назначение
  • Маскировка: Одинокий

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Экспериментальный: Аналитический
Учащиеся получат краткие инструкции по вероятности, чувствительности, специфичности и отношениям правдоподобия с распределениями и расчетами. Предтестовая и посттестовая вероятности будут рассчитаны для двух случаев для каждого из трех условий, перечисленных выше.
Настоящее исследование предназначено для сопоставления двух методов обучения — явного обучения отношениям правдоподобия и претестовой/посттестовой вероятности против неявного обучения, основанного на представлении нескольких случаев. Их сравнивают с контрольной группой «без вмешательства».
Другие имена:
  • Обучение на примерах
  • Нет активного обучения
Активный компаратор: Экспериментальный
Студенты получат краткую инструкцию, концептуально обсуждающую чувствительность и специфичность (например, «Чувствительный тест будет положительным даже при низком уровне заболевания. Однако это может привести к ряду ложноположительных ошибок, когда тест положительный даже при отсутствии заболевания. В результате это наиболее полезно для исключения диагноза»). Затем они проработают в общей сложности 30 случаев, по 10 для каждого условия, в заблокированной последовательности. Для каждого краткого письменного случая их спросят о вероятности диагноза после предоставления клинической информации. Затем будет дан результат теста, и им будет предложено узнать вероятность после теста. Их оценка будет сравниваться с расчетным значением на основе опубликованных оценок чувствительности и специфичности и предоставленных отзывов.
Настоящее исследование предназначено для сопоставления двух методов обучения — явного обучения отношениям правдоподобия и претестовой/посттестовой вероятности против неявного обучения, основанного на представлении нескольких случаев. Их сравнивают с контрольной группой «без вмешательства».
Другие имена:
  • Обучение на примерах
  • Нет активного обучения
Плацебо Компаратор: Нет явных инструкций или примеров
Студенты получат 3 отрывка из клинического текста, относящиеся к каждому из 3 состояний в исследовании, и попросят изучить их в течение 15 минут каждый.
Настоящее исследование предназначено для сопоставления двух методов обучения — явного обучения отношениям правдоподобия и претестовой/посттестовой вероятности против неявного обучения, основанного на представлении нескольких случаев. Их сравнивают с контрольной группой «без вмешательства».
Другие имена:
  • Обучение на примерах
  • Нет активного обучения

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Точность пересмотров вероятности участников сравнивали с пересмотрами вероятности после теста, которые были рассчитаны с использованием правила Байеса. Размер эффекта был рассчитан для измерения того, насколько близко учащиеся соответствовали рассчитанному пересмотру.
Временное ограничение: Пост-тест проводился в течение 72 часов после завершения учебного этапа.
Для проведения анализа величины эффекта были выполнены два преобразования. Во-первых, разница между субъективной оценкой и байесовским расчетом апостериорной вероятности была возведена в квадрат, чтобы удалить отрицательные различия и позволить объединить эффекты положительных и отрицательных результатов теста. Во-вторых, применялась коррекция, основанная на внутренней ошибке оценки вероятности, путем деления каждого квадрата разности на p(1-p). Таким образом, мы преобразовали каждую необработанную разницу в квадрат размера эффекта (разница/ошибка разницы). Наконец, был вычислен квадратный корень, чтобы преобразовать данные обратно в размер эффекта. Полученный размер эффекта затем использовали для статистического анализа. Для этого первичного анализа использовалась смешанная модель ANOVA.
Пост-тест проводился в течение 72 часов после завершения учебного этапа.

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Соавторы

Публикации и полезные ссылки

Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

15 мая 2018 г.

Первичное завершение (Действительный)

1 января 2019 г.

Завершение исследования (Действительный)

15 октября 2019 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

15 октября 2019 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

15 октября 2019 г.

Первый опубликованный (Действительный)

17 октября 2019 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

17 октября 2019 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

15 октября 2019 г.

Последняя проверка

1 октября 2019 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • 18-04-EX-0062

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться