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J-GLOBAL ID：202202290519826298   整理番号：22A0953284

診断推論を改善するための構造化アプローチと仮想シミュレーション実践の利用【JST・京大機械翻訳】

Use of a structured approach and virtual simulation practice to improve diagnostic reasoning

著者 (17件)： Dekhtyar Michael (Department of Medical Education, University of Illinois, Chicago, IL, USA) ,  Park Yoon Soo (Department of Health Professions Education Research, Harvard University, Boston, MA, USA) ,  Kalinyak Judy (i-Human Patients, a Kaplan Company, Sunnyvale, CA, USA) ,  Chudgar Saumil M. (Department of General Internal Medicine, Duke University School of Medicine, Durham, NC, USA) ,  Fedoriw Kelly Bossenbroek (Department of Family Medicine, University of North Carolina School of Medicine, Chapel Hill, NC, USA) ,  Johnson Khadeja J. (Department of Internal Medicine, Medical Education, Morehouse School of Medicine, Atlanta, GA, USA) ,  Knoche Craig F. (i-Human Patients, Sunnyvale, CA, USA) ,  Martinez Lisa (Department of Integrated Medicine Science, Charles E. Schmidt College of Medicine at Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, USA) ,  Mingioni Nina (Department of Internal Medicine, Sidney Kimmel Medical College at Thomas Jefferson University, Philadelphia, PA, USA) ,  Pincavage Amber T. (Department of Medicine, University of Chicago, Pritzker School of Medicine, Chicago, IL, USA) ,  Salas Rachel (Department of Neurology and Nursing at Johns Hopkins Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Sanfilippo Fred (Pathology and Laboratory Medicine, School of Medicine and Professor of Health Policy and Management, Rollins School of Public Health at Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Sozio Stephen M. (Department of Medicine and Epidemiology, Johns Hopkins School of Medicine and Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, USA) ,  Weigle Nancy (Department of Family Medicine and Community Health, Duke University School of Medicine, Durham, NC, USA) ,  Wood Sarah (Department of Medical Education, Charles E. Schmidt College of Medicine at Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, USA) ,  Zavodnick Jillian (Department of Medicine, Thomas Jefferson University, Philadelphia, USA) ,  Stern Scott (Department of Medicine, University of Chicago, Pritzker School of Medicine, Chicago, IL, USA)
資料名： Diagnosis  (Diagnosis)
巻： 9  号： 1  ページ： 69-76  発行年： 2022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： 目的:2015年に,国立医学IOMは,12百万人の患者が毎年誤診されていると評価した。これは,医学学校と居住における長期訓練にもかかわらず,診断推論教育を改善する必要性があることを示唆する。本研究は新しいアプローチを評価する。方法:合計285名の医療学生を,この8施設,IRB承認試験に登録した。学生は,腹痛(AP)または意識喪失(LOC)のどちらかで訓練を受けるためにランダム化した。2つの異なる症状のベースライン診断精度を,多重選択質問(MCQ)検査と仮想患者遭遇を完了することによって評価した。症状と3つの仮想患者実践症例に対する診断アプローチに関する講義を含む構造化教育介入に続いて,各学生を再評価した。結果:仮想患者遭遇に対する診断精度の変化は,(1)ベースラインと介入後および(2)処方された症状対代替症状(対照)で訓練された介入後学生の間で比較された。学生の鑑別診断の完全性も比較した。χ2検定を用いて比率を比較した。混合効果回帰を用いて,症例と反復測定の違いを説明する。ベースラインと比較して,APとLOC群の両方は,正しい最終診断を得る際に,顕著な介入後改善があった。AP群の27%絶対改善(p<0.001)とLOC群の32%絶対改善(p<0.001)。対照(代替症状で訓練された群)と比較して,正しい診断率は13%増加したが,統計的に有意ではなかった(p=0.132)。鑑別診断の完全性と効率は,それぞれ16%(β=0.37,p<0.001)と17%(β=0.45,p<0.001)増加した。結論:本研究は,診断推論フレームワークと組み合わせた仮想患者プラットフォームが,教育と診断評価に使用可能であり,模擬プラットフォームにおけるベースライン性能と比較して正しい診断を改善することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  *シミュレーション ,  性能 ,  受入検査 ,  学生 ,  多重化 ,  患者 ,  基準線 ,  完全性 ,  腹痛 ,  鑑別診断 ,  誤診
準シソーラス用語： 意識消失 ,  診断精度 ,  *診断推論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 臨床推論 ,  診断エラー ,  教育 ,  シミュレーション

分類 (1件)： 医学教育  (GA01040F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 診断推論 ,  構造化 ,  仮想シミュレーション