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J-GLOBAL ID：201902214476454351   整理番号：19A2023289

スマートフォンapsを用いた医学教育へのBayes推論の統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating Bayesian reasoning into medical education using smartphone apps

著者 (5件)： Kinnear Benjamin (Department of Pediatrics, University of Cincinnati, College of Medicine, Cincinnati, OH, USA) ,  Hagedorn Philip A. (Department of Pediatrics, University of Cincinnati, College of Medicine, Cincinnati, OH, USA) ,  Kelleher Matthew (University of Cincinnati, College of Medicine, Cincinnati, OH, USA) ,  Ohlinger Courtney (Department of Internal Medicine, University of Cincinnati, College of Medicine, Cincinnati, OH, USA) ,  Tolentino Jonathan (Stony Brook University, School of Medicine, Stony Brook, NY, USA)
資料名： Diagnosis  (Diagnosis)
巻： 6  号： 2  ページ： 85-89  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3774A  ISSN： 2194-8011  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:診断推論は医学教育における重要な話題であり,診断誤差は患者の罹患率と死亡率に対する大きな寄与者としてますます認識されている。診断プロセスの学習者理解を改善するための一つの方法は,Bayes推論の概念を教えて,これらの概念を臨床利用のために実用化することである。多くの臨床教育者は,Bayes概念を完全に理解しておらず,それらは,Bayes推論を臨床実践と教育に組み込むツールを欠いている。【方法】著者らは,確率と閾値の視覚モデル,臨床事例,および利用可能なスマートフォン評価を用いて,Bayes概念に関する学習者を教える対話型ワークショップを開発した。結果:全国内服薬の3年間のワークショップからの評価は,高い満足度を示し,学習者が将来の学習者との概念を適用するために有用な視覚的およびスマートフォンツールを見出すことを示唆した。結論:視覚モデル,臨床症例およびスマートフォン評価は,Bayes推論を学習し,教える方法として,主な住民により良く受け入れられた。これらのツールが診断精度または患者転帰を改善できるかどうかを理解するためにはさらなる研究が必要である。Copyright 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *医学教育 ,  死亡率 ,  ヒト ,  *Bayes推定 ,  視覚 ,  診断 ,  *スマートフォン ,  住民
準シソーラス用語： 転帰 ,  診断精度 ,  内服薬 ,  視覚モデル ,  臨床実習 ,  臨床応用 ,  学習者 ,  診断推論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ベイズ ,  診断推論 ,  尤度比 ,  確率 ,  スマートフォン

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医学教育  (GA01040F)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートフォン ,  APS ,  医学 ,  教育 ,  Bayes推論 ,  統合