结构化案例式学习与传统理论教学在提升骨科住院医师临床决策方面的有效性

Summary

该手稿描述了结构化案例式学习（CBL）如何为骨科住院医师的决策带来适度且持久的提升，提升准确性、适当性、速度、知识和沟通能力。基线能力和出勤调整后，CBL效果依然存在，支持将反转、结构化的病例讨论、明确的决策节点和引导式总结作为住院医师教学的一部分。

Abstract

临床决策是骨科住院医师培训的核心，但用传统讲授式讲座教学则具有挑战性，传统讲座强调信息传递而非主动推理。结构化案例学习（CBL）被提出作为一种以学习者为中心的替代方案，针对诊断推理、管理规划和不确定性下的决策。比较结构化案例式学习与传统理论讲座（TDL）在提升骨科住院医师临床决策能力方面的教育效果。一项回顾性多中心队列研究在中国四个研究生医学教育项目中开展。共纳入120名骨科住院医师（CBL和TDL，n=60）。两组都完成了为期8周的课程，涵盖八个高风险骨科主题，教学时间和目标相当。CBL干预包括翻转工作前、渐进式病例披露、强制决策节点和结构化总结，而TDL组则采用基于幻灯片的讲座和问答环节。主要结局为由标准化客观结构化临床检查（OSCE）决策站、脚本一致性测试及纠正决策时间指标得出的预定综合临床决策得分。次要结局包括知识表现、管理的适当性、沟通得分、8周时的留存率、学习者满意度、参与度和认知负荷。评估者对教学组进行了盲法。基线特征和表现在各组间可比较。CBL组在干预后及8周保留期均显著高于TDL组的综合决策得分，效果量中等。次要结果，包括OSCE表现、不确定性推理、决策速度、知识得分、管理适当性和沟通评分，始终有利于CBL。CBL组的学习者满意度更高，而认知负荷和出勤率在各组间相似。结构化案例式学习与骨科住院医师的教育表现优于传统讲座相关，决策能力也显著提升。这些发现支持将结构化、以决策为导向的案例讨论整合进住院医师教学课程。

Introduction

临床决策是骨科住院医师培训的核心。在任何值班夜晚，住院医师必须将不完整的病史、不断变化的身体发现、影像学、实验室数据和系统限制整合进及时且可支持的管理方案中。与事实回忆不同，这类判断具有情境性和概率性，受不确定性、时间压力以及患者目标和风险特征的变异影响。传统的讲座式教学仍然是许多住院医师项目的主流教学形式，因为它们能够高效传达与考试蓝图一致的标准化知识。然而，越来越多的证据表明，结构化案例学习（CBL），尤其是在翻转或混合设计中，更直接针对专家临床推理背后的认知过程，因此可能更适合在不确定性下发展诊断准确性、管理规划和沟通 1.在骨科教育中，早期研究表明，通过与住院医师接触现实案例、逐步披露信息以及在关键决策点强制承诺，可以补充甚至优于关于实践相关结果的讲座，包括知识应用和^{检查表现2}。研究生医学教育日益转向以学习者为中心和能力为导向的方法，强调批判性思维和决策能力。CBL将问题解决置于真实临床场景中，帮助弥合理论教学与现实应用之间的鸿沟。虽然CBL在西方培训体系中被广泛采用，但中国大陆的许多项目仍主要依赖讲授。这一背景为评估CBL在向成果导向教育转型中的有效性提供了机会。本研究比较了多家中国教学医院中结构化CBL与传统讲座教学，重点关注住院医师的知识获取、问题解决能力和学习者满意度。

讲座式教学的局限性在外科教育中已有充分记录。虽然讲座促进了覆盖和标准化，但它们主要将学习者定位为信息的被动接收者，并有限地提供表达假设、承诺管理决策和获得有针对性反馈的机会。这些高阶推理技能对于急诊科、诊所和手术室的骨科实践至关重要。临床暴露的多样性进一步增加了培训的复杂性，因为住院医师在轮转期间可能无法遇到平衡的病理或决策点。结构化CBL通过有意模拟常见和高风险情景来弥补这些空白，促使学习者为诊断和治疗选择辩护，适应不断变化的信息，并在鼓励反馈和反复进化的支持环境中反思结果。将讲授时间重新分配到互动形式能够改善标准化考试结果的证据进一步支持这一^{教学转变。}

新冠疫情加速了对传统教育模式的重新评估，迫使人们迅速采用虚拟和混合式学习形式。全球骨科项目尝试了同步视频会议、异步存储器和全国性网络研讨会，揭示了被动在线讲座的局限性以及互动方法的潜力 ^3,4,5。该时期的报告描述了手术暴露减少，但扩大了对多样化教学内容、来宾专业知识和跨机构合作的访问——这些条件有利于设计良好的CBL ^4,5。许多项目此后保留了混合式作品集，将简明的课前准备与互动案例讨论、模拟和异步论坛相结合，要求学习者承诺决策并进行反思性总结。与此同时，骨科领域也发展出了精心策划的多机构课程，将翻转和案例化原则大规模实施。全国共享项目通过标准化的前期培训和结构化讨论提示，强调骨科医生的思维方式，展示了对住院^医师教育的可行性和适应性 ^6,7。跨骨科及相关学科的研究强化了互动性、有意的案例设计以及教学与评估之间的契合性——而不仅仅是教学平台——决定了教育质量。8,9,10,11。关于在线和虚拟案例格式的研究显示，临床推理相比传统教学有可衡量的提升，尤其是在案例中包含渐进信息披露、强制承诺和结构化反思时 12,13,14,15,16.CBL还通过模拟和沉浸式技术得以扩展，使住院医师能够在罕见或高风险情境中演练决策，如严重创伤、伦理困境和质量改进举措 17,18,19,20,21,22.这些方法强调选择和合理性，而非单纯的心理运动技能，符合骨科实践的认知需求。

医学及相关健康教育的荟萃分析进一步支持CBL相较传统讲座的优势具有普遍性，强化了在骨科住院医师培训环境中进行严格评估的依据²³。共享数据库和协作病例查房已成为结构化CBL的实用推动者，帮助标准化决策实践的获取，尽管手术暴露和临床量^{24、25、26、27、28、29}存在差异。这些汇聚的证据线索促使我们聚焦于骨科住院医师的结构化CBL与传统教学法的比较，并结合与真实临床工作的结局。除了知识测试之外，有意义的评估还应包括诊断的准确性、适当性和管理决策、作规划和沟通表现的及时性。结构化CBL并非旨在取代讲座，而是将教学时间重新平衡，使其更贴近临床决策。讲座可以提供简明的概念框架，而CBL则挑战住院医师在不确定性中应用这些框架，明确权衡取舍并接受反馈。本研究检验了这样一个假设：有意搭建、与评估对齐的CBL课程相比于讲授式教学，在临床决策和沟通方面能带来更优越的提升，从而指导骨科住院^医师教育未来的课程设计。

Protocol

该方案获得了各参与研究生医学教育（PGME）培训中心机构审查委员会/伦理委员会的批准。按照《赫尔辛基宣言》及相关机构规章进行所有程序。本案根据机构审查委员会对低风险教育研究的要求，提供了放弃知情同意。确保参与与否不影响学业评估、临床职责或晋升决策。

1. 研究设计

1. 开展涵盖四个PGME骨科培训中心的回顾性多中心队列研究。识别在2023年1月至12月期间完成结构化案例学习（CBL）课程或传统理论讲座（TDL）作为标准课程一部分的符合条件的参与者。从已存档的学术、评估和培训记录中提取数据。根据学习期间收到的教学形式，将参与者分配到CBL或TDL组。
2. 指定一名未参与教学、评估或记录生成的独立研究者进行小组分类和数据提取。确保两个教学小组获得的总教学时间和相同的学习目标。将知识获取定义为主要结果，批判性思维、问题解决能力和学习者满意度为次要结果。
3. 研究标准
   1. 纳入标准：包括研究生阶段1至5年间积极参与参与项目的骨科住院医师。要求住院医师完成至少6个月的临床工作，至少参加75%的预定教学，并在评估期间同意视频录制。
   2. 排除标准：排除在整个干预窗口内持续被分配到非服务轮转的住院医师。排除计划休假超过连续两周、在前12个月内参加过涵盖相同主题的正式全项目CBL课程，或拒绝提供同意的住院医师。

2. 招募与样本量

1. 从机构培训记录中追溯识别符合条件的居民。按培训地点和研究生年级对参与者进行分层。包括拥有完整学业、评估和出勤数据的住户。确认在研究期间所有参与地点均已确立CBL和TDL的教学格式。
2. 最终分析中包括120名住院医师，其中60名被分配到CBL组，60名被分配到TDL组。基于观察到的方差进行事后精准评估，以验证可用样本量是否足以检测不同教学格式间的中等标准化效应量。

3. 干预措施

1. 在8周内进行两组教学，使用相同的八个核心骨科主题，分别根据临床频率、风险和决策复杂度选定。涵盖老年转子间骨折、多发性创伤中的股骨干骨折、带有损伤控制原则的开放性胫骨骨折、疑似腔室综合征、假体周围关节感染、前交叉韧带断裂伴半月板损伤、转移性骨病伴即将骨折以及马尾综合征。
2. 结构化案例式学习组
   1. 连续8周每周进行90分钟的CBL课程。将居民分配到8-10人的小组。提供课前材料，包括20-30分钟的微讲座、指导摘要和在学习管理系统上进行的5题准备度检查。
   2. 每节会议呈现两例标准化临床病例，采用渐进式信息披露，从病史开始，逐步推进检查结果、影像学、实验室数据和临床演变。要求住院医师在预设决策节点通过轮询或书面理由承诺诊断和管理决策。融入决策支持支架，包括结构化检查表、简短的证据暂停以及针对常见认知偏见的提示。
   3. 每节课分配两名受过培训的教师主持人，并要求引导员遵循标准化指南，列出目标、提示和时间安排。每个病例后进行10-15分钟的结构化回顾，以协调住院医师的推理与专家路径，识别决策转折点，并总结可迁移的启发式方法。
   4. 通过在每个地点指定一名教育观察员，完成一份标准化的10项检查表，评估对所需CBL要素的依从性，从而监控干预的忠实度。
3. 传统教学讲座组
   1. 每周进行75分钟的现场讲座，随后连续8周进行15分钟的问答环节。通过由受过奖学金培训的骨科教师准备的幻灯片演示进行讲座。确保讲座涵盖与CBL部门相同的学习目标和内容领域。
   2. 允许在每节讲座结束时选择展示一个示例案例小品，无需逐步披露、强制决策或结构化总结。使用标准化检查表监控忠实度，评估目标陈述、内容覆盖、节奏和问题时间的安排。
4. 污染防护措施
   1. 将CBL和TDL课程安排在不同的日子或时间，并为每个教学部门分配不同的教师团队。限制使用密码保护平台访问教学材料。指示参与者不要在小组间共享材料，并跟踪出勤和学习管理系统的访问日志。

4. 结局指标（图1）

1. 主要结局
   1. 使用预设的综合评分评估干预后及8周保留期的临床决策表现。结合四个客观结构化临床检查（OSCE）决策站的表现、一项30题的脚本一致性测试，以及定时小品的纠正决策时间指标。标准化所有组成分评分，并以综合z分数作为主要终点。
2. 次要结局
   1. 通过一项40题的选择题考试评估知识，并与教学大纲保持一致。利用盲法专家评级评估管理决策的适当性。使用9项全局评级评分标准衡量欧安组织（OSCE）会晤期间的沟通表现。评估8周时所有结局的保留情况。利用经过验证的量表收集学习者报告的准备程度、认知负荷和满意度。通过出勤率、工作前完成和决策承诺频率来量化参与度。

5. 测量程序与质量保证

1. 在数据收集前，使用详细的脚本和校准课程培训标准化患者、模拟技术人员和检查员。盲目OSCE考官、脚本协调测试员和多项选择题评分员参与教学小组作业。
2. 利用班内相关系数监测评级间信度，并利用克朗巴赫α法进行内部一致性。使用跨时间点的平行评估表，并利用试点数据平衡难度。

6. 数据收集与管理

1. 从机构记录中回顾性提取基线人口统计、学术和培训数据。使用基于角色的访问控制，将所有数据汇编在安全的 REDCap 数据库中。分析前去标识化所有记录，并分配研究特定的识别码。根据伦理审核，审查录像仅用于评分和保真度。

7. 依从性和忠实度监控

1. 每个地点至少抽样25%的会谈以进行忠实度评估。如果满足至少10项清单中的8项，则将CBL课程归类为遵循者。如果满足至少5项清单标准中的4项，则将TDL课程归类为遵循者。将参与者的依从性定义为至少参加8个课程中的6个，并在适用情况下完成至少75%的必要预设工作。

8. 统计分析

1. 使用意图治疗框架分析结果。比较使用包含组、时间和交互项的线性混合效应模型的组别，参与者采用随机截距，站点和PGY级别则采用固定效应。调整干预后和保留分析以符合基线分数。采用适当的混合效应或事件发生时间方法建模次要结局。当缺失数据极小时使用完整案例分析处理，超出预设阈值时使用多重补补。

9. 实施时间表

1. 在干预实施前完成教师培训、病例试点、考官校准和基线评估。在8周内进行教学干预。第9周进行干预后立即评估，第17周进行记忆保留评估。随后进行数据清理、信度估计和盲测统计分析。

Results

基线特征（表1）
共120名受试者被分配到cbl组或TDL组。各组在人口统计和训练变量上均处于良好平衡状态。平均年龄相似（CBL 29.0 ± 2.1 岁 对 TDL 29.2 ± 2.0 岁;p=0.56），性别分布无差异（男性：70.00% 对 71.67%，p=0.84;女性：30.00% 对 28.33%，p=0.84），PGY 1 至 PGY-5 各组占 20.00%（TDL PGY-2 23.33% 对 CBL 20.00%;综合版 p=0.93）。近期临床暴露情况相当（先前创伤轮转46.67%对45.00%，p=0.86;之前模拟暴露75.00%对76.67%，p=0.84）。基线学业标志和自我效能感相似（最新OITE百分位62.5±14.0对61.9±13.7，p=0.81;自效6.4±1.4对6.3±1.5，p=0.68）。总体来看，未观察到临床上有意义的失衡。

主要结局随时间变化
基线综合决策z分数几乎相同（0.01...

Discussion

本研究评估了一种结构化案例学习（CBL）方法，旨在加强骨科住院医师的临床决策能力，并将其与传统同等教学时间的理论讲座进行比较。除了表现结果的比较外，研究结果还阐明了结构化CBL运作的教学机制，并阐明了该方法如何在研究生医学教育中实施、调整和扩展。

方法的关键步骤
结构化CBL干预的有效性核心有三个要素：决策节点、强制承诺和结构化总结。决策节点被有意嵌入每个病例中，以反映骨科实践中常见的转折点，如诊断优先级、手术与非手术管理的选择以及干预的排序。在此阶段，居民必须做出明确选择，才能披露更多信息，防止事后合理化。强制承诺要求学习者在不确定性下外化推理，这一认知过程已被证明能增强分析推理能力并减少临床教育中的事后诸葛亮偏差 ^1,31。每个案例后的结构化复盘使住院医师的决策与专家推理路径对齐，澄清何时采用替代策略，并强调可迁移的启发式方法，而非孤立的事实回忆。以往研究...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
决策节点轮询系统	Poll Everywhere / LMS 工具	无	在CBL课程中记录的承诺选择
高精度模拟器	Laerdal / CAE 医疗	无	用于欧安组织决策站和定时短片
REDCap 数据管理系统	范德堡大学	无	安全数据收集，基于角色的访问控制
统计软件	SPSS	无	线性混合效应、广义混合模型、Cox模型