정형외과 레지던트의 임상 의사결정 향상에 있어 구조화된 사례 기반 학습과 전통적인 강의법의 효과

Summary

원고는 정형외과 레지던트의 의사결정에 적당하고 지속적인 향상을 가져오고, 정확성, 적절성, 속도, 지식 및 의사소통을 향상시키는 구조화된 사례 기반 학습(CBL)을 설명합니다. 기초 능력과 출석률 조정 후에도 CBL 효과가 지속되어, 전립되고 구조화된 사례 토론, 명시적 의사결정 노드, 그리고 레지던시 강의의 일부로 안내된 브리핑을 채택하는 데 기여하였다.

Abstract

임상 의사결정은 정형외과 레지던시 훈련의 중심이지만, 정보 전달을 강조하는 전통적인 강의를 사용하는 것은 어렵습니다. 구조화된 사례 기반 학습(CBL)은 진단 추론, 관리 계획, 불확실성 하에서의 의사결정을 목표로 하는 학습자 중심 대안으로 제안되었습니다. 정형외과 레지던트들의 임상 의사결정 향상에 있어 구조화된 사례 기반 학습과 전통적인 강의(TDL)의 교육 효과를 비교하는 것. 중국에서 4개 대학원 의학교육 프로그램에 걸친 후향적 다기관 코호트 연구가 실시되었습니다. 총 120명의 정형외과 레지던트가 포함되었습니다(CBL 및 TDL, n = 60). 두 그룹 모두 8주간의 고위험 정형외과 주제를 포함해 동일한 교육 시간과 목표를 가진 커리큘럼을 완료했습니다. CBL 개입은 뒤집힌 사전 작업, 점진적 사례 공개, 강제 결정 노드, 구조화된 브리핑을 포함했으며, TDL 그룹은 질문과 답변 시간이 포함된 슬라이드 기반 강의를 사용했습니다. 주요 결과는 표준화된 객관적 구조 임상 시험(OSCE) 의사결정 스테이션, 스크립트 코코던스 테스트, 그리고 시정 시간 지표에서 도출된 사전에 정해진 복합 임상 의사결정 점수였습니다. 부차적 결과로는 지식 수행, 관리 적합성, 의사소통 점수, 8주 차 유지율, 학습자 만족도, 몰입도, 인지 부하가 포함되었습니다. 평가자들은 교육 그룹에 대해 눈가림이 부여되었습니다. 기초 특성과 수행 능력은 그룹 간 유사하였다. CBL 그룹은 중재 후 및 8주 유지 단계에서 TDL 그룹보다 유의하게 높은 복합 의사결정 점수를 달성했으며, 효과량은 중간 정도였습니다. OSCE 성과, 불확실성 하에서의 추론, 의사결정 속도, 지식 점수, 관리의 적절성, 의사소통 평가 등 부차적 결과는 일관되게 CBL에 유리하게 작용했습니다. 학습자 만족도는 CBL 그룹에서 더 높았으며, 인지 부하와 출석은 그룹 간 유사했습니다. 구조화된 사례 기반 학습은 정형외과 레지던트들 사이에서 전통적인 강의보다 우수한 교육 성과와 연관되어 의사결정에서 지속적인 향상을 보였습니다. 이러한 연구 결과는 구조적이고 의사결정 중심의 사례 토론을 레지던시 강의 교육과정에 통합할 수 있음을 뒷받침합니다.

Introduction

임상 의사결정은 정형외과 레지던시 교육의 핵심에 위치해 있습니다. 어느 당일마다 레지던트들은 불완전한 병력, 변화하는 신체 소견, 영상, 실험실 데이터, 시스템 제약 조건을 적시적절하고 방어 가능한 관리 계획에 통합해야 합니다. 사실 회상과 달리, 이러한 판단은 맥락적이고 확률적이며, 불확실성, 시간 압박, 환자 목표 및 위험 프로필의 변동성에 의해 형성됩니다. 전통적인 강의 기반 강의는 시험 청사진과 일치하는 표준화된 지식을 효율적으로 전달하기 때문에 많은 레지던시 프로그램에서 여전히 지배적인 교육 형식으로 남아 있습니다. 그러나 누적된 증거에 따르면, 특히 플립드 또는 블렌디드 설계 내에서 구조화된 사례 기반 학습(CBL)이 전문가 임상 추론의 근저에 있는 인지 과정을 더 직접적으로 겨냥하며, 따라서 진단 정확성 개발, 관리 계획 개발, 불확실성 하에서의 의사소통에 더 적합할 수 있습니다¹. 정형외과 교육에서 초기 연구들은 레지던트가 현실적인 사례를 참여시키고, 점진적으로 정보를 공개하며, 주요 의사결정 지점에서 강의를 강화하는 것이 지식 적용과 시험 수행 등 실무와 관련된 결과에 관한 강의를 보완하거나 더 효과적으로 수행할 수 있음을 보여줍니다^.

Protocol

프로토콜은 각 참여 대학원 의학교육(PGME) 교육 센터의 기관심사위원회/윤리위원회로부터 이 후향적 교육 연구의 승인을 받았습니다. 헬싱키 선언과 관련 기관 규정에 따라 모든 절차를 수행한다. 최소 위험 교육 연구에 대한 기관 심사 위원회 요건에 따라 정보에 입각한 동의 포기가 제공되었습니다. 참여 여부가 학업 평가, 임상 업무 또는 승진 결정에 영향을 미치지 않도록 하십시오.

1. 연구 설계

1. 네 개의 PGME 정형외과 훈련 센터를 대상으로 후향적 다기관 코호트 연구를 실시합니다. 2023년 1월부터 12월 사이에 표준 교육과정의 일부로 구조화된 사례 기반 학습(CBL) 세션 또는 전통 강의(TDL)를 이수한 적격 참가자를 식별합니다. 아카이브된 학업, 평가, 훈련 기록에서 데이터를 추출합니다. 연구 기간 동안 받은 교육 형식에 따라 참가자를 CBL 또는 TDL 그룹에 배정하세요.
2. 교육, 평가, 기록 생성에 관여하지 않은 독립 연구자를 지정하여 그룹 분류 및 데이터 추출을 수행합니다. 두 교육 그룹이 동일한 총 수업 시간과 동일한 학습 목표를 받았는지 확인하세요. 지식 습득을 주요 결과로, 비판적 사고, 문제 해결....

Results

기초 특성 (표 1)
총 120명의 피험자가 n=60 상태에서 CBL 또는 TDL 그룹에 배정되었습니다. 그룹들은 인구통계학적 및 훈련 변수 전반에서 균형이 잘 맞았습니다. 평균 연령은 유사했으며(CBL 29.0 ± 2.1 대 TDL 29.2 ± 2.0세; p=0.56), 성별 분포도 차이가 없었다(남성: 70.00% vs 71.67%, p=0.84; 여성: 30.00% vs 28.33%, p=0.84), PGY 수준은 거의 동일했으며, PGY-1부터 PGY-5까지 각 군이 20.00%를 차지했다(TDL PGY-2 23.33% 대 CBL 20.00%; 옴니버스 p=0.93). 최근 임상 노출도 유사했습니다(이전 외상 순환 46.67% 대 45.00%, p=0.86; 이전 시뮬레이션 노출 75.00% 대 76.67%, p=0.84). 기초 학업 지표와 자기효능감은 동일했습니다(최신 OITE 백분위수 62.5 ± 14.0 대 61.9 ±.......

Discussion

이 연구는 정형외과 레지던트의 임상 의사결정 강화를 위해 설계된 구조화된 사례 기반 학습(CBL) 접근법을 평가하고, 동일한 시간 동안 진행되는 전통적인 강의와 비교하였습니다. 비교 성과 결과를 넘어, 이 연구 결과는 구조화된 CBL이 작동하는 교육 메커니즘을 명확히 하고, 이 방법이 대학원 의학 교육에서 어떻게 구현, 적응, 확장될 수 있는지를 명확히 합니다.

방법의 핵심 단계
구조화된 CBL 개입의 효과에 핵심적인 세 가지 요소는 의사결정 노드, 강제 헌신, 그리고 구조화된 브리핑이었습니다. 결정 노드는 진단 우선순위 설정, 수술 및 비수술 관리 선택, 중재 순서 등 정형외과 진료에서 흔히 접하는 전환점을 반영하기 위해 각 사례에 의도적으로 내장되었습니다. 이 시점에서 주민들은 추가 정보가 공개되기 전에 명확한 선택을 해야 했기 때문에 소급 합리화가 불가능했습니다. 강제 헌신은 학.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
결정-노드 폴링 시스템	Poll Everywhere / LMS 도구	해당 없음	CBL 세션 중 확고한 선택들을 캡처했습니다
고충실도 시뮬레이터	라에르달 / CAE 헬스케어	해당 없음	OSCE 결정 스테이션과 시간 제한 비네트에서 사용됨
REDCap 데이터 관리 시스템	밴더빌트	해당 없음	안전한 데이터 수집, 역할 기반 접근 제어
통계 소프트웨어	SPSS	해당 없음	선형 혼합 효과, 일반화 혼합 모델, 콕스 모델