임상 진단에서 기초과학의 가치(Acad Med, 2006)

임상 진단에서 기초과학의 가치(Acad Med, 2006)

The Value of Basic Science in Clinical Diagnosis

Nicole N. Woods, Alan J. Neville, Anthony J. Levinson, Elizabeth H.A. Howey, Wieslaw J. Oczkowski, and Geoffrey R. Norman

분명히, 일부 임상의 - 마취과 의사, 집중 치료사, 신장 전문의 -는 일상 생활에서 생리학의 많은 개념을 사용합니다. 그러나 다른 의사들이 기초 과학을 필요로하거나 정기적으로 사용하는 것은 확실하지 않습니다. 임상의의 추론에 대한 연구는 임상의가 일상적 진단에서 기초 과학을 사용한다는 증거를 거의 보여주지 못했다.

Clearly, some clinicians—anesthesiologists, intensivists, nephrologists—use many concepts from physiology in their daily practice. But it is less clear that other physicians need or regularly use basic science. Indeed, studies of clinician reasoning have shown little evidence that clinicians use basic science in routine diagnosis.1,2

메커니즘을 이해하는 것이 진단에서 직접적인 휴리스틱 가치가 거의없는 것으로 보입니다. 그러나 불확실성이있는 경우 생물 의학 지식은 임상 증상에 대한 설명에 coherence를 제공 할 수 있습니다 .3 이것은 전문가가 매우 어려운 경우에 직면 할 때 기초 과학을 활용한 설명을 광범위하게 사용한다는 Norman, Brooks 및 Trott의 연구 결과와 일치합니다. .4

It would seem that an understanding of mechanisms would have little direct heuristic value in the diagnostic task. However, in cases of uncertainty, biomedical knowledge may provide coherence in the explanation of clinical cues.3 This is consistent with the results of the study by Norman, Brooks, and Trott, which showed that when experts are confronted with very difficult cases they make extensive use of basic science explanations.4

전문가는 생의학 지식도 잘 알고 임상 지식도 잘 알기 때문에, 각각의 지식이 expertise와 독립적으로 관련 될 수 있지만, 반드시 진단 기술과 인과 관계가 있을 필요는 없습니다.

Experts have better recognition of biomedical knowledge and better recognition of clinical knowledge, so both could be independently associated with expertise, but both need not be causally associated with diagnostic skill.

인과 관계를 탐색하기 위해 Bruin은 기초 과학 지식, 임상 지식 및 진단 정확도 사이의 관계에 대한 여러 모델을 조사하기 위해 통계 기법, 구조 방정식 모델링을 사용했습니다 .7 과학 지식이 임상 지식을 예측하며, 그 결과 진단 정확도가 향상된다는 모델의 fit이 가장 좋았지만, 이 모델의 연관성 (경로 계수)은 0.31~0.43 정도에 그쳤다.

To explore causal associations, de Bruin used a statistical technique, structural equation modelling, to examine several models of the relation between basic science knowledge, clinical knowledge, and diagnostic accuracy.7 The best fit arose froma model in which basic science knowledge predicted clinical knowledge that in turn predicted diagnostic accuracy. However, while the fit was good, the strength of association (path coefficients) was only moderate for experts, ranging from.31 to .43.

 생의학 지식이 진단 기술과 인과 관계가 있다면, 전문가에게 있어 그 연관성은 약하기보다는 강할 것으로 기대할 수 있다. 또한 이러한 관계는 상관관계이기 때문에, 엄격한 의미에서의 인과 관계는 추정 할 수 없습니다.

 if biomedical knowledge were causally related to diagnostic skill, one would expect the associations to be stronger, not weaker, with experts. Further, the relations were derived from correlational data, and causal relations, inthe strictest sense, cannot be presumed. 

임상 추론에서 기초 과학의 인과적 역할을 명확하게 증명하기 위해서는 생물 의학 지식의 존재 또는 부재를 실험적으로 조작하고 진단에 미치는 영향을 조사해야합니다.

To unequivocally demonstrate a causal role for basic science in clinical reasoning, one should experimentally manipulate the presence or absence of biomedical knowledge and examine its impact on diagnosis.

• 한 그룹의 학생들은 각 증상에 대한 기초과학적 description을 배웠으며 증상과 징후가 어떻게 나타나는지 설명했습니다. 

• 또 다른 그룹은 징후 나 증상을 질병과 관련 짓는 확률을 배웠다. 

각 그룹은 15 개의 서면으로 구성된 동일한 진단 테스트를 수행했습니다. 학습 직후에는 아무런 차이가 없었습니다. 그러나 일주일 후, 질병 확률을 배운 학생들은 성과가 10 % 하락한 반면, 기초과학적 description을 배운 그룹은 전혀 decay가 없었습니다.

One group of students learned a basic science description of each condition, which explained how the signs and symptoms came about; and another group learned the probabilities relating the signs or symptoms to the diseases. Each group did the same diagnostic test, consisting of 15 written cases. Immediately after learning there was no difference, however one week later, the students who had learned the disease probabilities had a 10%drop in performance, while the group that learned a basic science description showed no decay at all.

예비적이기는 하지만, 이 연구 결과의 의의는 기초 과학의 중요한 역할은 증상/징후와 진단과의 관계를 재구성하여, 의미 있고 기억에 남는 것으로 만든다는 것입니다.

Nevertheless, these findings, although preliminary, lead to the notion that a critical role for basic science may be to permit the reconstruction of the relation between signs/symptoms and diagnoses by making these relationships meaningful, hence memorable.

방법

Method

참여자

Participants

자료와 도구

Materials and apparatus

두 조건 모두를 위한 학습 자료는 동일한 임상 특징이나 증상을 포함하는 단락으로 구성됩니다. 진단 불가능한 정보 만 다릅니다. 

• 기초 과학 (BS) 조건에서 서면 자료에는 관련 해부학 및 생리학에 대한 간략한 개요가 포함되었습니다. 이 질환의 구체적인 증상은 시스템의 여러 가지 장애로 인한 것으로 설명되었습니다. 

• Feature List (FL) 조건에서 진단 과학과 관련이없는 추가 역학 정보 (유행, 예후 등)가 기본 과학 교육 자료와 길이가 거의 같도록 설명되었습니다.

The learning materials for both conditions consisted of paragraphs that included the same clinical features or symptoms. Only the nondiagnostic information differed. 

• In the Basic Science (BS) condition, the written materials included a brief overview of relevant anatomy and physiology. The specific symptoms of the disorder were described as resulting fromvarious disruptions to the system. 

• In the Feature List (FL) condition, additional epidemiological information, which was not diagnostically relevant (such as prevalence, prognosis, etc.) was included to make the description approximately equal in length to the Basic Science training materials.

절차

Procedure

참가자는 컴퓨터 실험실에서 최대 5 명까지 동행했습니다. 

• 기초 과학 상태의 참가자는 장애의 증상을 배우고 또한 증상의 원인 뒤에있는 생물 의학 정보와 증상이 어떻게 관련되어 있는지 "질병 과정"을 학습하는 데 중점을 두도록 지시 받았습니다. 

• 피처 목록 조건의 참가자는 장애의 증상을 배우고 유행 률 및 치료 옵션과 같은 기타 정보를 배우는 데 중점을 둡니다.

Participants were run in cohorts of up to five people in a computer laboratory. 

• Participants in the Basic Science condition were told to learn the symptoms of the disorders and also to focus on learning the “disease process”— the biomedical information behind the causes of the symptoms and how the symptoms relate to each other. 

• Participants in the Feature List condition were told to learn the symptoms of the disorders and also to focus on learning other information such as prevalence rates and treatment options.

분석

Analysis

결과

Results

첫 번째 및 두 번째 테스트 기간의 각 그룹에 대한 평균 점수는 표 1에 나와 있습니다. 두 그룹 모두 첫 번째 테스트에서 동일하게 수행되었으며 정확도는 70 %입니다. 그러나 delay 후, FL그룹의 정확도는 51 %에 불과했습니다. BS 그룹은 62 %, F (1,53) 5.95, p. 이는 효과 크기가 .65로 중간 정도에서부터 큰 정도까지입니다.

The mean scores for each group at the first and second test periods are shown in Table 1. Both groups performed identically on the first test, with 70% accuracy. However, after the delay, the group that had learned the feature lists had an accuracy of only 51%vs. 62%for the basic science group, F(1,53)  5.95, p  .05. This amounts to an effect size of .65, which is in the range of a moderate to large effect.

고찰

Discussion

결과는 초기 연구 및 기대치와 일치합니다. 학습 직후에는 생물 의학 정보의 맥락에서 질병의 증상을 학습 한 학생들은, 역학 정보의 맥락에서 증상을 학습 한 학생과 수행수준이 유사했지만, 1주일 뒤에는 Causal knowledge를 가진 학생들에서 degradation이 더 적은 것으로 나타났습니다 .

The results are consistent with the earlier study and our expectations. Students who learned the symptoms of a disease in the context of biomedical information performed similarly to students who learned the symptoms in the context of epidemiological information immediately after learning, but the students with causal knowledge showed a substantially smaller degradation of performance after a one week delay.

한 가지 가능한(하지만 불완전한) 설명은 인과 관계 모델에 feature를 imbed하는 것이 학습에 의미있는 맥락을 제공하여 자료에 대한 기억을 향상시키는 것입니다. 이것은 기억에서 의미의 역할에 관한 많은 증거와 일치합니다. 설명과 관련된 문제점은 지연 후 BS 상태의 참가자가 진단 작업을 수행하는 데 향상된 성능이, 이 시점에서 비슷하게 강화 된 메모리를 수반하지 않는다는 것입니다 (BS 6.13 / 8; FL 6.00 / 8). 

A possible, but incomplete, explanation is that imbedding the features in a causal model provides a meaningful context for learning, leading to enhanced memory for the material. This is consistent with a large body of evidence about the role of meaning in memory. The problemwith the explanation is that the enhanced performance on the diagnostic task by participants in the BS condition after a delay was not accompanied by a similarly enhanced memory for the features at this time (BS  6.13/8; FL  6.00/8). 

대안으로는 덜 잘 이해되는 설명이지만, 기초과학이 특징과 진단의 관계에 대한 coherence의 척도를 제공했기 때문에 케이스의 특징 중에서 인과 관계 모델과 일치하는 (따라서 올바른) 것이 최종 판단에서 더 weighted 되었다는 설명이다. 이 설명은 기본 과학 지식은 encapsulated된 것이며, 임상 지식과의 관계를 통해서만 간접적으로 진단 정확도와 관련이 있음을 보여주는 De Bruin (2005)의 발견과 일치합니다.

An alternative, though less well understood explanation is that basic science provided a measure of coherence to the relation between features and diagnoses, so that features of the case that were consistent with the causal model (and hence correct) were weighted more heavily in the final judgment. This explanation is consistent with the finding of De Bruin (2005) showing that basic science knowledge was best characterized as encapsulated, and was related to diagnostic accuracy only indirectly through its relation to clinical knowledge.

그럼에도 불구하고, 메커니즘은 여전히 ​​정확하게 묘사되어 있지만, 이 연구는 기초 과학 지식이 임상 지식과 상호 작용하지 않는 fact들의 inert corpus가 아니라는 것을 처음으로 실험적으로 보여 주었다. 정반대로, 기초 과학에 대한 좋은 이해는 장기적으로 진단 성공의 주요 결정 요인 인 것으로 보인다.

Regardless, while the mechanismis still to be precisely delineated, this research showed experimentally for the first time that basic science knowledge is not an inert corpus of facts that does not interact with clinical knowledge, which was the conclusion of earlier studies. Quite the converse, a good understanding of basic science appears to be a major determinant of diagnostic success in the long term.

제안 된 메커니즘이 작동하는 한, 임상적 특징과 질병 사이의 연결 고리를 확립하는 명백한 인과 메커니즘을 확립하는 것에 상당히 의존할 수있다. 그렇다면 이 메커니즘을 임상과의 관계로부터 분리하는 교육은 거의 가치가 없다. 따라서, 생리학이든 약리학이든 과목을 self-contained body of facts and concepts로 취급하여 기전과 임상 표현과의 관계를 명백하게 보여주지 않는 교육은 가치가 없다.

To the extent that the proposed mechanisms are operating, they might depend critically on establishing explicit causal mechanisms establishing links between features and diseases. If so, instruction that divorces mechanisms fromclinical correlates will likely be of little value. Thus, a preclinical course in physiology or pharmacology that treats the subject as a self-contained body of facts and concepts, and that does not explicitly examine the relation between mechanisms and disease manifestations is likely of little value.

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Acad Med. 2006 Oct;81(10 Suppl):S124-7.

The value of basic science in clinical diagnosis.

Woods NN1, Neville AJ, Levinson AJ, Howey EH, Oczkowski WJ, Norman GR.

Author information

1

University of Toronto, Wilson Centre, 200 Elizabeth Street, Eaton South 1-565, Toronto, Ontario, Canada M5G 2C4. nikki.woods@utoronto.ca

Abstract

BACKGROUND:

The role of basic science knowledge in clinical diagnosis is unclear. There has been no experimental demonstration of its value in helping students recall and organize clinical information. This study examines how causal knowledge may lead to better recall and diagnostic skill over time.

METHOD:

Undergraduate medical students learned either four neurological or rheumatic disorders. One group learned a basic scienceexplanation for the symptoms. The other learned epidemiological information. Both were then tested with the same set of clinical cases immediately after learning and one week later.

RESULTS:

On immediate test, there was no difference in accuracy (70% for both groups). However, one week later, performance in the epidemiology group dropped to 51%; the basic science group only dropped to 62%.

CONCLUSIONS:

Basic science knowledge relating causal knowledge to disease symptoms can improve diagnostic accuracy after a delay.

PMID:

 

17001122

[Indexed for MEDLINE]