의과대학에서 임상 추론을 가르치기 위해 가상 환자 온라인 학습 도구를 채택하는 교육자의 관점: 질적 연구

BMC 의학 교육 23권, 기사 번호: 424(2023) 이 기사 인용

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가상 환자를 활용한 학습 도구를 활용하면 임상 추론(CR) 기술을 가르치고 대면 방법의 한계를 극복할 수 있습니다. 그러나 새로운 도구를 채택하는 것은 종종 어려운 일입니다. 이 연구의 목적은 CR을 가르치기 위한 가상 환자 학습 도구의 채택에 영향을 미치는 요소에 대한 영국 의학 교육자의 관점을 탐색하는 것이었습니다.

CR의 교육 자료를 통제하면서 영국의 의학 교육자들과 반구조화된 전화 인터뷰를 사용한 질적 연구 연구가 수행되었습니다. 의료 서비스 구현 연구에 일반적으로 사용되는 CFIR(Consolidated Framework for Implement Research)이 분석 정보를 제공하기 위해 채택되었습니다. 데이터 분석에는 주제별 분석이 사용되었습니다.

13명의 의학 교육자가 연구에 참여했습니다. 채택에 영향을 미치는 데이터에서 세 가지 주제가 확인되었습니다. 더 넓은 맥락(외부 설정); 혁신에 대한 인식; 그리고 의과대학(내부 맥락). 참가자가 온라인 학습 도구를 구현한 이전 경험과 관련된 상황을 기회 또는 장벽으로 인식합니다. 예를 들어, 온라인 도구를 사용한 교육 경험이 있는 참가자는 제한된 대면 배치를 가상 환자를 사용하여 혁신을 도입할 수 있는 기회로 여겼습니다. 가상 환자가 실제 상담을 반영하지 않을 수 있다는 믿음과 증거 부족에 대한 인식이 채택에 장벽이 될 수 있습니다. 채택은 또한 커리큘럼에서 CR의 위치를 ​​포함하여 환경의 구현 환경에 의해 영향을 받았습니다. 교수진 간의 관계, 특히 교수진이 분산된 경우.

의료 서비스에 대한 구현 프레임워크를 조정함으로써 우리는 가상 환자를 사용하는 교육 혁신의 채택을 결정할 수 있는 교육자, 교육 프로세스 및 의과대학의 특징을 식별할 수 있었습니다. 여기에는 대면 교육 기회에 대한 접근, 커리큘럼에서 임상 추론의 위치 지정, 교육자와 기관 간의 관계 및 의사 결정 프로세스가 포함됩니다. 가상 환자 학습 도구를 대면 교육을 대체하는 것이 아니라 추가 도구로 구성하면 저항이 줄어들 수 있습니다. 의료 구현 과학에서 우리가 채택한 프레임워크는 의학 교육 구현에 대한 향후 연구에 유용할 수 있습니다.

동료 검토 보고서

임상 추론(CR)은 일반적으로 가능성 있는 진단을 식별하고 적절한 질문을 공식화하며 임상 결정에 도달하는 데 필요한 사고 과정을 말합니다[1]. 영국에서는 졸업하는 의과대학생에게 CR 능력이 기대된다[2]. 그러나 많은 경우 의과대학에서는 명시적으로 가르치지 않고 오히려 학생들이 지식 축적과 상담 관찰을 통해 CR 기술을 개발한다고 가정합니다[3].

전통적으로. 효과적인 CR 교수법을 전달하기 위해서는 실제 환자와의 대면 상호작용이 필요하다[4]. 학생들은 특히 1차 진료[5] 신속한 진단을 극대화하기 위한 CR 기술이 필수적인 임상 환경에서 환자를 직접 대면할 수 있는 기회가 제한적일 수 있습니다[6]. 감독된 대면 상담을 통한 교육 역시 학생들이 자신의 결정에 대해 반성할 시간이 거의 없기 때문에 한계가 있습니다[7].

가상 환자를 활용한 교육 혁신은 실제 환자와 대면하여 접근하는 데 있어 물류상의 어려움을 피할 수 있습니다[8]. "가상 환자"라는 용어는 여러 가지 다른 방식으로 사용되었습니다. 우리는 환자 사례의 멀티미디어 프레젠테이션이 주로 임상 추론 기술을 가르치는 데 사용되는 가장 일반적인 형태의 대화형 환자 시나리오에서 이를 사용하고 있습니다. 이 형태의 가상 환자를 사용하는 학습 도구에서 학생들은 일반적으로 시뮬레이션 상담에서 임상의의 역할을 맡아 데이터를 수집하고 진단 및 치료 결정을 내립니다[9]. 가상 환자 학습 도구는 반복을 통한 학습 기회를 제공하고 결정을 정당화할 시간을 제공하며 획득한 증거를 기반으로 최상의 임상 결정을 내림으로써 학생들이 실습에서 실제 환자를 다루는 방법을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다[10, 11] , 원격으로 접근할 수 있는 안전한 환경에서 [12]. 가상 환자 학습 도구를 채택하면 학습 활동 및 환경에서 자율성을 촉진하고 참여와 동기 부여를 높이는 자기 조절 학습 환경을 촉진할 수 있습니다[13]. 이전 연구에서는 CR 기술의 다양한 요소를 가르치는 데 가장 적합할 수 있는 교육 방법을 확인했습니다[14, 15]. 가상 환자는 질병의 임상적 표현에 대한 다양한 사례를 제공함으로써 지식 구성을 개선하는 데 특히 유용한 것으로 인식되었습니다[14]. 또한 사례의 관련 특징을 식별하고 임상 정보를 해석하여 가설을 생성하고 테스트하는 능력을 향상시켜 인지 과정을 향상시키는 것으로 생각됩니다. 또한 복잡한 사례의 반복 및 타겟팅 가능성을 통해 보다 민첩한 학습 환경을 제공함으로써 이를 수행합니다.