提高医学生的呼吸听诊技能：数字听诊器在医学教育中的应用

主题和程序 研究方法 本研究在一家大学医院进行，是一项采用干预设计的纵向、对照、单中心、随机试验。 该研究共纳入了 84 名正在胸外科完成临床实习轮转的医学生。 参与者被随机分为干预组或对照组。

干预 干预组的参与者接受了名为“数字听诊器呼吸听诊”的课程，其中涉及使用电子数字听诊器和美国加利福尼亚州伯克利市 Eko Devices 开发的 Eko 听诊软件平台。 利用这种方法可以查看和检查记录的呼吸音，然后将其显示为呼吸呼吸图。 分配到对照组的参与者根据既定的见习课程接受常规呼吸听诊培训。 课程包括在客观结构化临床考试 (OSCE) 中心使用 SAM II 呼吸音模拟器（Cardionics，韦伯斯特，德克萨斯州，美国）进行的实践课程。 此外，还提供了教学视频，以促进呼吸音相关知识的获取。 此外，还为每个学生分配了呼吸作业，需要记录和描述五种不同的呼吸音。 收集数据的过程 Zuvio 交互式响应系统（Zuvio，台北，台湾）用于测量参与者在干预前后的听诊技能。 这是通过使用由 50 个呼吸音音频文件组成的问题库来完成的。 通过采用 5 点李克特量表的调查来收集学生关于教学质量和课程有用性的反馈。 此外，研究人员还收集了有关欧安组织出席情况、视频观看、答题行为以及测试前后时间间隔的数据。 评估的变量包括两个队列中听诊测试分数的变化和自我报告的教学满意度水平。

统计分析 数据分析是利用社会科学统计包（IBM SPSS Statistics，版本 25）进行的。 采用一系列统计测试来综合分析学生成绩和教学满意度的分布，比较干预组和对照组，探讨课程对学生参与度和学习成果的影响。 学生分数和教学满意度分布的正态性最初使用柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验进行检验。 为了比较干预组和对照组之间的分数和满意度，根据分布选择了学生 t 检验或曼-惠特尼 U 检验。 酌情使用配对学生 t 检验或 Wilcoxon 符号秩检验来评估课程前后的分数变化。 该研究采用卡方检验来检查两组学生在完成课程后选择租用电子听诊器的比例差异。 这是作为一种间接方法来评估学生对听诊的兴趣程度以及他们对数字听诊器技术的理解，从而表明课程教学的有效性。 此外，研究人员使用回归分析来调查不同变量和结果之间的关系，从而为影响学生学习体验和偏好的决定因素提供有价值的见解。 统计显着性水平设定为p<0.05。