비판적 사고 가르치기: 진단오류를 줄이고 환자안전을 개선하기 위한 인지편향 교육(Acad Med, 2019)

비판적 사고 가르치기: 진단오류를 줄이고 환자안전을 개선하기 위한 인지편향 교육(Acad Med, 2019)

Teaching Critical Thinking: A Case for Instruction in Cognitive Biases to Reduce Diagnostic Errors and Improve Patient Safety

Celeste S. Royce, MD, Margaret M. Hayes, MD, and Richard M. Schwartzstein, MD

환자의 질병과 사망률에서 진단 오류의 역할에 대한 인식이 최근에 증가했다.

Recognition of the role of diagnostic errors in patient morbidity and mortality has recently increased,

의료 오류의 원인으로서 의료 시스템의 기능에 대한 주의에도 불구하고, 진단 오류의 인지적 요소를 다루기 위해 수행된 경우가 상대적으로 거의 없다. 그러나 인지적 요소는 의료 오류 원인의 70%에 이를 수 있다.2–5

Despite the attention given to the function of health care systems as a cause of medical error, relatively little has been done to address the cognitive component of diagnostic error, which may contribute to as many as 70% of medical errors.2–5

진단 오류의 예방은 의료 시스템에 안전 점검을 구축하는 것보다 더 복잡하다. 진단 오류를 예방하려면 진단을 수행하는 임상 추론과 인지 프로세스를 이해해야 한다. 임상 추론(=환자를 진단하고 치료하기 위해 인지적 기술, 지식, 경험을 적용하는 과정)은 본질적으로 평가하기 어렵기 때문에 인지 오류를 발견하기 어렵다. 임상 추론의 단계는 대개 빠르게 발생하며, 거의 문서화되거나 설명되지 않으며, 임상의의 머리 속에서조차 명백하지 않을 수 있다.6,7

Prevention of diagnostic errors is more complex than building safety checks into health care systems; it requires an understanding of the clinical reasoning and cognitive processes through which diagnoses are made. Clinical reasoning— the process of applying cognitive skills, knowledge, and experience to diagnose and treat patients—is inherently difficult to assess, which makes cognitive errors difficult to detect. The steps of clinical reasoning usually occur rapidly, are rarely documented or explained, and may not be apparent even in the mind of the clinician.6,7

진단 오류가 인식되면, 임상적 추론 중 어디에서, 어쩌다 오류가 발생했는지 파악하는 것이 필수적이다. 사전 경험이나 현재 상황의 긴급성에 근거하여 데이터에 대응하려는 인지적 편견이 진단 오류를 야기할 수 있다. 노먼 외8은 최근 지식 부족이 진단 오류의 1차적 원인이라고 주장했지만, 인지적 편견이 진단 오류의 원인이 된다는 것을 시사하는 실질적인 증거가 있다. 진단 오류로 인한 대부분의 실제 의료과실 사례에서 오류는 무지함 때문이 아니라 정확한 진단을 고려하지 않았기 때문이다.3,9 

When a diagnostic error is recognized, it is imperative to identify where and how the mistake in clinical reasoning occurred. Cognitive biases, or predispositions to respond to data on the basis of prior experience or the exigencies of current conditions, can contribute to diagnostic errors. Although Norman et al8 recently argued that knowledge deficits are the primary cause for diagnostic errors, there is substantial evidence to suggest that cognitive biases contribute to diagnostic errors. In the majority of real-world malpractice cases attributed to diagnostic error, the errors are not due to ignorance but, rather, to the failure to consider the correct diagnosis.3,9 

간디 외 연구진 5는 종결된 의료과실 청구 중 64%에가 진단 오류에 의한 것이며, 이 중 79%는 "판단 실패"를 포함함을 밝혔다. 진단 오류에서 인지편향의 역할은 의사들이 충분히 인식하지 못하며, 이러한 가정들이 의사결정에 어떤 영향을 미치는지 잘 모를 수 있다.6 진단 지연 및 오진에 대한 사례 연구는 진단 실패에서 인지편향의 중심적 역할을 설명해준다. 인지 편향에서 발생하는 오류는 외래 클리닉에서 확인된 진단 오류의 50% 이상에 영향을 미친다. 내과의사가 보고한 진단 오류와 관련된 사례에서는 83%까지 증가한다. 인지적 편견으로 인한 오류가 어떻게 발생하는지를 조사함으로써 실수나 환자 위해를 방지하기 위한 전략을 개발할 수 있다.

Gandhi et al5 found 64% of closed malpractice claims to be due solely to diagnostic error, with 79% of those cases including a “failure of judgment.” The role of cognitive bias in diagnostic error is underappreciated by physicians, who may be unfamiliar with how these assumptions influence their decision making.6 Case studies of diagnostic delay and misdiagnosis illustrate the central role of cognitive bias in diagnostic failure, showing that errors arising from cognitive bias play a role in over 50% of identified cases of diagnostic error in ambulatory clinics and in up to 83% of cases involving physician-reported diagnostic errors.9–12 By examining how errors due to cognitive biases occur, strategies may be developed to avoid mistakes and patient harm.

우리는 비판적 사고의 구성요소로 메타인지와 인지적 편견에 대한 명확한 지침이 진단 오류를 줄이고 따라서 환자 안전을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 주장한다.

We argue that explicit instruction by medical educators about metacognition and cognitive biases as components of critical thinking has the potential to help reduce diagnostic errors and thus improve patient safety.

진단 프로세스

The Diagnostic Process

인지 과정으로 인한 진단 오류를 예방하는 방법을 알기 위해서는, 우선 의사가 임상 결정을 내리는 방법을 이해하는 것이 중요하다. 인지 심리학자들은 문제 해결과 의사결정이 이중 프로세스 모델을 통해 이루어져야 한다고 제안했다. 

• 시스템 1: 직관적이고 신속한 패턴 기반 의사결정, 

• 시스템 2: 보다 분석적이고 논리적인 추론, 

When considering how to prevent diagnostic errors that are due to cognitive processes, it is important to understand how physicians make clinical decisions. Cognitive psychologists have proposed that problem solving and decision making occur through a dual process model: 

• intuitive, rapid, pattern-based decision making, termed System 1; and 

• more analytic, logical reasoning, termed System 2.13,14 

문헌에는 이중 처리에 대한 많은 설명이 존재하지만, 다음과 같은 일반적인 동의가 있다. 

• 시스템 1은 패턴 인식, 엄지손가락 규칙, 또는 휴리스틱스라고 알려진 정신적 쇼트컷을 사용하여 빠르고 거의 즉각적인 결정을 내리는 것이다. 

• 시스템 2는 문제 해결에 대한 보다 분석적인 접근방식이며, 일반적으로 익숙하지 않은 문제, 어려운 결정 또는 모순된 증거에 직면할 때 사용된다. 

Although many descriptions of dual processing exist in the literature,15 there is general agreement that 

• System 1 is the use of pattern recognition, rules of thumb, or mental short cuts, known as heuristics, to make quick, almost instantaneous decisions. 

• System 2 is the more analytic approach to problem solving and is typically employed when confronted with an unfamiliar problem, a difficult decision, or contradictory evidence. 

이중 처리 이론은 두 시스템이 순차적으로 기능한다는 것을 제시한다. 휴리스틱스는 문제를 즉시 해결하기 위해 사용되며, 분석적 추론은 원래의 인상을 바꾸기 위해 사용될 수 있다(물론 사용되지 않을 수도 있다).

The dual process theory suggests that the two systems function in sequence: Heuristics are used to immediately solve the problem, and analytic reasoning may (or may not) be employed to alter the original impression.16

메타인지는 의사결정을 감시하는 과정에서 자기성찰과 자기조절 능력을 말하며, 어떤 목적을 가지고 시스템2를 활용하여 문제를 해결하고자 자신의 추론에 대해 성찰하고 심사숙고하는 것이다. 메타인지 전략은 종종 시스템 2 의사결정의 활성화를 초래한다. 왜냐하면 성찰의 과정이 사용 가능한 데이터에 대한 더 분석적인 점검을 촉진할 수 있기 때문이다.

Metacognition—the capacity for self-reflection on the process of thinking and self-regulation in monitoring decision making—can be described as the purposeful engagement of System 2 problem solving through reflection and deliberative examination of one’s own reasoning. Metacognitive strategies often result in activation of System 2 decision making because the process of reflection may prompt a more analytic examination of available data.

예를 들어, 상어 공격에 관한 다큐멘터리를 본 후 어떤 동물이 인간의 죽음을 가장 많이 유발하느냐는 질문을 받았을 때, 시스템 1 처리를 사용한 당신의 즉각적인 대답은 "상어"일 가능성이 높다. 곰곰이 생각해보면(메타인지적 실천) 시스템 2 처리를 하고 정답인 모기(모기)에 도달할 수 있다.17

For example, when you are asked which animal causes the most human death after you view a documentary on shark attacks, your immediate answer, using System 1 processing, is likely to be “sharks.” On reflection (a metacognitive practice), you might engage System 2 processing and arrive at the correct answer, which is the mosquito.17

분석적 추론은 가설연역적 또는 귀납적 추론 능력이 필요하지만, 무엇보다 노력이 필요하기 때문에, (진단) 오류는 단순히 손쉽게 휴리스틱스에 의존하는 성향 때문에 발생할 수 있다. 트베르스키와 카네만은 "사람들은 제한된 수의 경험적 원칙에 의존하여, 확률 평가의 복잡한 작업을 단순 작업으로 축소시킨다." 그리고 이것이 "심각한 시스템적 오류"로 이어질 수 있다.

Because analytic reasoning requires effort—as well as an understanding of and the ability to engage in hypothetico-deductive and/ or inductive reasoning—errors may arise simply due to the expediency of depending on heuristics. As Tversky and Kahneman18 note, “people rely on a limited number of heuristic principles which reduce … complex tasks of assessing probabilities … to simpler operations” which can “lead to severe and systemic errors.”

적응적 전문성의 이론은 이중처리이론을 보완한다. 즉 임상문제 해결 시에 효율과 혁신의 균형을 맞추는 것이다.

The theory of adaptive expertise complements the dual process theory with the idea of expert practice—that is, of balancing efficiency and innovation in clinical problem solving.20,21

이 모델에서 일상적 전문성은 기존의 지식을 사용하여 일상적이거나 친숙하거나 복잡하지 않은 문제를 신속하게 해결하는 것이다. 

In this model, the routine expert is an individual at any level of training who appropriately uses preexisting knowledge to quickly solve routine, familiar, or uncomplicated problems.

이와는 대조적으로, 적응적 전문성은 깊은 개념적 이해를 습득하고, 성찰에 참여하여, 복잡하거나 생소한 문제에 대한 새로운 해결책을 만들어낼 수 있으므로, 지식 기반, 추론 능력 및 이전에 접하지 못한 사례를 해결하는 능력을 추가해야 한다.22 전문적 실천을 위해서는 성장을 위한 성찰이 필요하다. 이러한 메타인지적 과정이 없이는, 실천은 개선되지 않고, 고정되며, 진단 오류가 발생할 가능성이 증가한다.23 적응적 전문성은 고정된 역량이 아니라 개인의 지식과 문제해결 능력과 함께 발전한다. 이 이론에 따르면, 

• [임상의는 경험 수준과 무관하게 기본지식이 있다면] 논리와 추론을 채택하여 단순한 시나리오뿐만 아니라 보다 복잡하고 불확실하며 생소한 경우에서도 적절한 진단을 내릴 수 있다. 

• 반대로 [경험이 풍부한 임상의]더라도, 복잡한 문제, 새로운 프레젠테이션 또는 모순된 데이터에 직면했을 때 반성과 혁신의 필요성을 인식하지 못하면 잘못된 진단에 도달할 수 있다.

In contrast, the adaptive expert is able to employ a deep conceptual understanding and engage in reflection to create novel solutions for complicated or unfamiliar problems, thus adding to his or her knowledge base, reasoning capacity, and ability to solve cases not previously encountered.22 Expert practice requires reflection for growth; without engagement in this metacognitive process, practice improvement is stalled, and the chance of diagnostic errors occurring increases.23 Adaptive expertise is not a static competency; rather, it develops as the individual’s knowledge and problem-solving skills grow. 

• In this theory, a clinician of any experience level who possesses foundational knowledge may make appropriate diagnoses not only in simple scenarios but also in more complex, uncertain, or unfamiliar cases by employing logic and reasoning. 

• Conversely, an experienced clinician may arrive at an incorrect diagnosis if he or she fails to appreciate the need for reflection or innovation when confronted with a complex problem, a novel presentation, or contradictory data.

이중 프로세스와 적응적 전문성 모델을 함께 사용하면, [일상적 전문가]들이 복잡한 문제 진단에 대한 접근법에 있어 [적응적 전문가]와 어떻게 다른지 설명할 수 있다. 

• 일상적 전문가는 신속하고 정확하게 진단에 도달하여 경험과 지식을 활용하여 경험적 질병 대본을 채택할 수 있다. 그들은 경험하지 않은 문제나 데이터에 직면했을 때 분석적 추론 전략을 사용할 필요성을 인식하지 못하거나, 주로 이전에 접했던 다른 패턴으로 전환하기 위한 목적으로 분석을 사용한다. 진단에 대한 이러한 유형의 이중 프로세스 접근방식은 적절한 임상 지식, 적절한 경험, 인지 과부하가 없는 상태, 필요할 때 성찰 또는 메타인지를 할 수 있는 능력에 근거하고 있으며, 이는 숙련된 임상의사가 임상 의사결정을 내리는 효율을 결정한다.

• 적응적 전문가은 두 가지 유형의 사고에 모두 관여하며, 혁신의 단계를 추가하는 능력에 의존한다. 즉, 이전의 경험과 지식을 창의적으로 활용하여, 이전에 겪지 않았던 새로운 문제나 복잡한 문제에 대한 새로운 해결책을 설계하는 것이다. 따라서 적응형 전문가들은 시스템 1과 시스템 2 접근방식을 모두 사용하여 문제를 해결하고 새로운 해결책을 도출하기 위해 기초 지식과 학습된 경험을 적용함으로써 변화하는 조건에 대응하여 효율과 혁신의 균형을 맞춘다.

The dual process and adaptive expertise models can be used together to explain how routine experts differ from adaptive experts in their approaches to diagnosing a complex problem. 

• Routine experts may rapidly and correctly arrive at a diagnosis, drawing on previous experience and knowledge to employ heuristic illness scripts. They may not recognize the need to use analytic reasoning strategies when faced with an unfamiliar problem or data that do not fit into the solution proposed by the heuristic, or they may use analysis primarily to switch to another previously encountered pattern. This type of dual process approach to diagnosis is predicated on adequate clinical knowledge, experience, the lack of distracting cognitive overload, and the ability to engage in reflection or metacognition when indicated, and it results in the efficiency experienced clinicians bring to clinical decision making.23,24 

• Adaptive expertise relies on the ability to engage in both types of thinking and adds the step of innovation—that is, designing novel solutions to new or complex problems not encountered previously by drawing creatively on prior experience and knowledge. Adaptive experts, therefore, balance efficiency and innovation in response to changing conditions, using both System 1 and System 2 approaches to problem solving and applying their foundational knowledge and learned experience to formulate novel solutions.

학습자가 임상적 의사결정을 효율적으로 하는 경우는 드물다. 학습자는 효율적 임상결정을 위하여 노력으로 휴리스틱스를 써볼 수 있지만, 경험 부족이 부족하기 때문에 휴리스틱스가 실패했을 때 지식의 부족이나 자기조절의 문제를 판단하지 못하고, 경험 있는 임상의보다 실수를 더 많이 한다. 그러나 초보자든 경험이 많은 의사든, 모두 인지편향으로 인한 진단오류를 경험할 수 있다.

Learners are rarely efficient in their clinical decision making. They may try to employ heuristics in an effort to be efficient, but they may be more prone to errors than experienced clinicians, as their lack of experience provides inadequate knowledge or self-regulation to determine when heuristics fail. However, both novices and experienced clinicians can experience diagnostic error due to cognitive bias.

휴리스틱스와 인지 편향 사이의 상호작용이 진단 오류를 초래할 수 있는 임상 상황의 [경고 징후]에 포함되는 것으로는, 하나 이상의 가능한 진단을 생성하지 못하거나 모든 데이터를 설명하지 못하는 것이 있다. 이러한 "적색 깃발"은 임상의사가 사례를 더 분석하게 유도해야 하며, 이는 그 순간에 메타인지를 보여준다고 할 수 있다. 기초과학 연구가 임상지식을 위한 프레임워크의 개발을 통해 의대생들에게 복잡한 과목의 미래 학습을 준비시키듯이, 25 인지적 편견이 휴리스틱과 어떻게 상호작용할 수 있는지에 대한 인식은 메타인지적 성찰 전략을 학습하기 위한 비계를 제공할 수 있다. 또한 학습자가 [휴리스틱스 사용에 내재된 가치와 위험] 두 가지를 모두 이해할 수 있도록 할 수 있다. 

Warning signs of clinical situations in which the interaction between heuristics and cognitive bias may lead to diagnostic error include the failure to generate more than one possible diagnosis or the failure to account for all the data. These “red flags” should prompt the clinician to further analyze the case, a cognitive process that represents metacognition in the moment. Just as the study of basic science prepares medical students for future learning of complex subjects through the development of a framework for clinical knowledge,25 an awareness of how cognitive biases may interact with heuristics can provide a scaffolding for learning metacognitive reflective strategies and may allow learners to understand both the value and risk inherent in the use of heuristics.

마지막으로, 진단에 대한 의사 결정은 [질병의 기본 비율, 우도 비율 및 사전 테스트 확률]에 대한 의사의 이해를 사용하여 임상 맥락에서 이루어진다. 진단 테스트의 민감성과 특수성에 대한 이해 외에도 의사의 개인적인 경험은 테스트 결과의 해석과 진단 결정에 기여한다. 일화적 경험("N=1인 상황")때문에 생길 수 있는 잠재적인 편견에 대한 인식이 없다면 아무리 경험이 많은 의사라도 진단 오류를 범할 수 있다.

Lastly, decisions about diagnoses are made in the clinical context, using the physician’s understanding of base rates of disease, likelihood ratios, and pretest probabilities. The physician’s personal experiences, in addition to his or her understanding of the sensitivity and specificity of a diagnostic test, contribute to the interpretation of test results and determination of a diagnosis. Without an awareness of potential bias based on anecdotal experience (the “N of one”), even the most experienced physician can make a diagnostic error.

궁극적으로 임상 추론은 휴리스틱스, 베이지안 임상 역학 원리, 질병의 메커니즘에 대한 철저한 이해에 기초한 귀납적 이성 부여를 포함한 복수의 접근방식을 통합해야 하며, 아래에서 논할 것처럼 인지적 편견의 효과에 대해 반성하고 수정할 수 있는 능력(그림 1)이 필요하다.

Ultimately, clinical reasoning requires integration of multiple approaches including heuristics, Bayesian principles of clinical epidemiology, inductive reasoning based on thorough understanding of mechanisms of disease, and, as we will discuss below, the ability to reflect on and correct for the effect of cognitive biases (Figure 1).

진단 오류에서 인지적 실수의 역할에 대한 증거

Evidence for the Role of Cognitive Mistakes in Diagnostic Errors

진단 오류에서 인지 처리의 역할을 검사할 때 어려운 점 중 하나는, 대부분의 인지 실수가 사례 중 일부에서만 발생한다는 것이다. 이러한 실수는 진단 과정의 여러 단계에서 발생할 수 있다.

One of the challenges of examining the role of cognitive processing in diagnostic error is that most cognitive mistakes are made in a subset of cases. These mistakes can arise at multiple steps in the diagnostic process.

예를 들어, 일반적인 질병의 비전형적 presentation, 혼수상태의 존재, 또는 인지된 기준률base rate을 변경시키는 환자 특성이 있으면, 다음의 인지적 편견으로 인해 부정확하거나 불완전한 진단으로 이어질 수 있다. 

• 앵커링(환자의 초기 프레젠테이션의 특정 기능에 대한 수정, 새로운 정보로 조정 실패) 

• 프레임 설정(문제가 고려되는 임상적 맥락 또는 이전 제공자가 제공한 분석에 의해 영향을 받는 결정) 

• 확증편향ascertainment(의사가 찾기를 희망하거나 기대하는 것에 의해 형성되는 생각). 

• 인지 과부하는 잘못된 추론 전략의 원인이 될 수 있다.

For example, an unusual presentation of a common illness, the presence of comorbidities, or patient characteristics that change the perceived base rate can lead to incorrect or incomplete diagnoses due to the cognitive biases of 

• anchoring (fixation on specific features of a patient’s initial presentation, failure to adjust with new information), 

• framing (decisions affected by the clinical context in which a problem is considered or by the analysis provided by a prior provider), or 

• ascertainment (thinking shaped by what the physician hopes or expects to find). 

• Cognitive overload may contribute to faulty reasoning strategies. 

일상 생활에서 대부분의 경우는 쉽게 알아볼 수 있는 진단이나 일반적인 문제에 대한 전형적 프레젠테이션이며, 즉, "루틴"이다. 이러한 경우 시스템 1의 의사결정은 신속하고 정확하며 적절하다.

In daily practice, most cases are “routine,” with an easily recognizable diagnosis or a classical presentation of a common problem. For these cases, using System 1 decision making is quick, accurate, and appropriate.

진단 오류의 원인을 분석할 때 의사가 전형적 프레젠테이션에서 진단에 도달하는 방법을 연구하는 것은 유용하지 않다.

In analyzing the causes of diagnostic errors, studying how physicians arrive at the diagnosis in classic presentations (even of unusual conditions) is not useful

오히려 인지적 편견을 감지하기 위해 검사해야 하는 것은 의사들이 어떻게 비전형적 프레젠테이션에서 진단에 도달하는가 하는 것이다. 이 때, 어려운 진단에 직면하게 되면 인지적 편향이 드러난다.

Rather, to detect cognitive bias, what must be examined is how physicians arrive at the diagnosis in atypical presentations, where cognitive biases may be unmasked in confronting a difficult diagnosis.27

예를 들어, 한 연구에서 레지던트들은 컴퓨터 기반의 복잡성 차이를 평가하도록 요청받았다.28 그 사례들 중 하나는 일산화탄소 중독의 전형적 임상표현로 구성되었다. 아무리 분석적 추론을 해도 이 진단에 대한 임상의의 마음은 바뀌지 않을 것이며, 경험이 풍부한 의사가 굳이 더 분석적인 접근법을 채택할 이유가 없다.

For example, in one study residents were asked to evaluate computer-based cases of differing complexity.28 One of the cases consisted of a classic presentation of carbon monoxide poisoning. No amount of analytical reasoning will change a clinician’s mind about this diagnosis, and for experienced clinicians, there is no reason to employ a more analytic approach.

이와는 대조적으로, 비전형적 임상표현이 있는 경우 또는 진단 확신이 덜한 모순되거나 복잡한 데이터를 가지고 있는 경우, 경험이 있는 의사라 할지라도, 의대생이나 레지던트보다 진단 정확도가 더 높지 않을 수 있다. 각 사례의 중간에 모순된 정보가 소개된 네 가지 사례를 이용하여, Krupat 외 연구진들은 진단 정확도가 교직원, 레지던트 , 의대생들 간에 다르지 않다는 것을 발견했다. 경험이 많은 의사들은 추가적인 정보가 불일치했음에도 불구하고 초기 인상을 고집하는 경향이 있었다.

In contrast, when presented with cases with atypical presentations or with conflicting or complex data for which the diagnosis is less certain, experienced physicians may have no better diagnostic accuracy than medical students or residents. Using four cases in which contradictory information was introduced midway through each case, Krupat et al29 found that diagnostic accuracy was not different among faculty physicians, residents, and medical students. The more experienced physicians tended to persist with their initial impressions despite the additional discordant information.

비록 소수의 경우를 대표하지만, 비전형적 임상표현은 상당한 환자에 대한 harm으로 이어질 수 있다. 이러한 경우 의사는 엄격한 분석적 추론의 적용과 인지 처리에 대한 더 나은 인식으로부터 이익을 얻을 수 있다.

Unusual presentations, although representing a minority of cases, are the ones that may lead to substantial patient harm. In these cases, physicians would benefit from better awareness of cognitive processing and application of rigorous analytic reasoning.

환자 치료에서 지식 부족은 오진의 원인 중 흔하지 않다. 매사추세츠 주의 23,000건 이상의 의료과실 사례에서 발생한 비공개 클레임 데이터를 분석한 결과, 전체 사례의 20%가 진단 오류로 인한 것으로 나타났다.9 이러한 진단 오류 사례의 73%에서 임상 추론에서 확인 가능한 오류가 있었다. 이와는 대조적으로, 전체 사례의 3%만이 지식의 결핍에 기인했다; 즉, 오류는 의사가 진단에 익숙하지 않아서가 아니라, 의사가 진단을 고려하지 않았기 때문에 일어났다. 성공적인 청구 중 72.1%가 진단 오류와 관련된 1차 진료 의료 과실 청구 분석에서도 유사한 결과가 발견되었다.3 이러한 오류는 궁극적으로 환자 및 가족력을 얻거나 업데이트하거나, 적절한 신체검사를 수행하거나, 적절한 진단 테스트를 오더하거나, 환자를 적절하게 refer하지 못하였기 때문에 발생하였다.

In patient care, a knowledge deficit is an uncommon cause for misdiagnosis. In an analysis of closed claims data from over 23,000 malpractice cases in Massachusetts, 20% of total cases were attributed to diagnostic errors.9 In 73% of these diagnostic error cases, there was an identifiable lapse in clinical reasoning. In contrast, only 3% of total cases were attributed to a knowledge deficit; in these cases, the error occurred not because the doctor was unfamiliar with the diagnosis but, rather, because the doctor did not consider the diagnosis. Similar results were found in an analysis of primary care malpractice claims where 72.1% of successful claims were related to diagnostic errors.3 The errors ultimately attributed to faulty clinical reasoning occurred in the failure to obtain or update a patient and family history, to perform an adequate physical exam, to order appropriate diagnostic tests, and/or to refer patients appropriately.

차트 검토 및 기타 품질 개선 이니셔티브에서 인지 오류로 인한 진단 오류의 빈도를 보여준 바 있다.

Chart reviews and other quality improvement initiatives have demonstrated the frequency of diagnostic errors due to cognitive mistakes.

복통을 나타내는 환자의 차트에 대한 응급의학 검토 결과 35%가 진단 오류를 가지고 있으며, 불완전한 이력 복용, 부정확하거나 의미 없는 테스트 또는 비정상적인 테스트 결과에 대한 후속 조치 부족으로 인한 오류의 69%가 발견되었으며, 30. 지연되거나 누락된 진단은 결핵, HIV 관련 질병, 암, 심혈관 질환과 같이 비전형적 임상표현이 나타날 수 있는 진단에도 흔하다.31 표준화된 환자를 이용해 외래진료소를 찾는 ‘비밀구매자’ 프로그램은 일반 질병으로 10%~15%의 오류율을 보였다. 입원환자 설정에서 83%의 진단 오류가 예방 가능한 것으로 확인되었으며, 반면 부검 연구는 지속적으로 10%에서 20%의 진단 누락을 보여주었다.

An emergency medicine review of the charts of patients presenting with abdominal pain found that 35% had diagnostic errors, with 69% of those errors due to incomplete history taking, incorrect or unindicated testing, or lack of follow-up on abnormal test results.30 Delayed or missed diagnoses are also common for diagnoses that may have unusual presentations, such as tuberculosis, HIV-associated disease, cancer, and cardiovascular disease.31 “Secret shopper” programs, which use standardized patients to visit outpatient clinics, have demonstrated a 10% to 15% error rate with common diseases.31 In the inpatient setting, 83% of diagnostic errors have been found to be preventable,32 whereas autopsy studies have consistently shown a 10% to 20% rate of missed diagnoses.33,34

인지 편향은 진단 오류의 근본 원인으로 잘 인식되지 않는다. 그보다는 의료시스템의 문제가 더 많이 지적된다. 의사들은 의료 인프라에 대해 공개적으로 인정하고 다루지만, 개개인의 실패라고 인식될 수 있는 인지적 실수를 논하는 것은 불편할 수 있다.35

Cognitive bias is less well recognized as a root cause of diagnostic error than are failures of health care systems. Physicians openly acknowledge and address medical infrastructure factors, but they may not be comfortable discussing cognitive mistakes, which are often perceived as individual failings.35

실제 사례에 대한 연구는 인지적 편견이 의사결정에 미칠 수 있는 영향을 입증하여 잘못된 판단과 환자에게 위험 또는 위해를 초래할 수 있다.

Studies of real-world cases have demonstrated the effect that cognitive bias can have on decision making, leading to faulty judgment and possible risk or harm to patients.

개업 의사들의 인지편향에 관한 문헌의 체계적인 검토39에서는 과신, 고정, 가용성 편향(정신적 회수의 용이성에 근거한 사건 발생 가능성을 판단) 및 위험의 허용이 진단 부정확성 또는 부적절한 관리와 관련이 있다는 것을 발견했다. 네덜란드의 차트 검토 결과 (조기 종결, 확증 편향, 과신 등) 인지적 편견으로 인해 정보 처리에 결함이 있는 경우는 정보 수집이 잘못되거나 불완전한 경우보다 진단 오류와 환자 위해로 이어질 가능성이 더 높았다.40

A systematic review39 of the literature on cognitive bias in practicing physicians found that overconfidence, anchoring, availability bias (judging the likelihood of an event based on the ease of mental retrieval), and tolerance of risk were associated with diagnostic inaccuracies or suboptimal management. Chart reviews from the Netherlands found that cases with faulty information processing due to cognitive biases, such as premature closure, confirmation bias, and overconfidence, were more likely to lead to diagnostic error and patient harm than were cases with faulty or incomplete information gathering.40

메타인지의 한 가지 형태인 성찰 능력을 더 많이 보이는 의사의 환자 결과는 더 뛰어날 수 있다. 예 외 연구진 41은 성찰 능력 테스트에서 더 높은 점수를 받은 산부인과 의사들이 제왕절개 분만 후 질 출산 시도의 성공률이 더 높다는 것을 발견했다.

Physicians who display more reflective capacity, a form of metacognition, may have better patient outcomes. Yee et al41 found that obstetricians who scored higher on reflective capacity tests had higher rates of successful attempts of vaginal birth after cesarean delivery.

의료과실 및 진단 오류 문헌은 개선된 임상 추론의 역할을 분명하게 보여주며, 비판적 사고를 가르치기 위한 교육적 개입이 필요하다는 것을 시사한다. 그러한 개입의 방식으로는 

• 인지 전략을 개선하거나, 

• 인지 편향 완화 전략을 가르치거나, 

• 인지 편향에 대한 인식을 높이려고 시도할 수 있다.

The malpractice and diagnostic error literatures clearly demonstrate a role for improved clinical reasoning and suggest that educational interventions for teaching critical thinking are needed. Such interventions may attempt to 

• improve metacognitive strategies, 

• teach cognitive bias mitigation strategies, or 

• increase awareness of cognitive bias.

Norman 등 8명은 최근 인지적 편견을 인정하고 해결하기 위한 교육 전략이 지금까지 성공하지 못했다고 제안했다. 환자 안전이나 결과 면에서 교육적 개입의 효과를 입증하는 것은 어렵다.

Norman et al8 recently suggested that educational strategies to recognize and address cognitive bias have been unsuccessful so far. Demonstrating efficacy of any educational intervention in terms of patient safety or outcomes is difficult.

블루멘탈-바비와 크리거는 학습자의 인지편향에 대한 연구가 생태학적 타당성을 갖는 경우는 거의 없다고 지적했다. 대부분의 연구는 (실제) 임상적 의사결정이 아닌 실험 상황의 사례 vignete에 기초했으며, 연구된 인지적 편견은 몇 가지로 제한되어 있다.

• 프레이밍

• 누락(부작용의 부작용보다 더 나쁜 것으로 판단하는 경향) 

• 상대위험(절대위험보다 상대위험이 주어졌을 때 개입을 선호하는 경향) 

• 가용성 편견43

Blumenthal-Barby and Krieger,43 pointed out that few studies of cognitive bias in learners had ecological validity. Most studies were based on experimental case vignettes rather than clinical decision making, and the cognitive biases studied were limited to a few — 

• framing, 

• omission (the tendency to judge adverse outcomes of actions as worse than adverse outcomes of inaction), 

• relative risk (the tendency to prefer to choose an intervention when given the relative risk rather than the absolute risk), and 

• availability biases.43

그러한 연구의 많은 부분이 임상적 추론과 의사결정에 적용가능성이 의심스럽다. 예를 들어, 노먼 외 연구진은 2년차 레지던트를 "신속 코호트"와 "성찰 코호트"로 구분했다. 그러나 연구의 실험 조건(연습 기간이 경과한 타이머를 표시하는 컴퓨터 모듈)은 저자들이 복제하려고 했던 바쁜 응급실을 정확한 보여주었다고 볼 수 없다.

The applicability of many of such studies to clinical reasoning and decision making is questionable. For example, Norman et al28 divided second-year residents into a “speed cohort” and “reflect cohort.” However, the experimental conditions used (computer modules with a timer displaying elapsed duration of the exercise) are not an accurate representation of a busy emergency department, which the authors were trying to replicate.

반대로, 다른 연구에서는 성찰연습 훈련이 진단 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 발견했다. 내과 레지던트들을 대상으로 한 연구에서 마메데 외 연구진은 1, 2년차 레지던트들에게 향상된 진단 정확도를 보여주었다. 추론 기술, 확률론적 의사결정 및 베이지안 추론에 대한 지침은 특히 조기 종결, 질병의 기본 비율base rate의 무시, 휴리스틱스에 대한 부적절한 의존의 영향을 감소시킴으로써 진단 정확도를 향상시킬 수 있다.45,46

Conversely, others have found that training in reflective practice may improve diagnostic accuracy: In a study of internal medicine residents, Mamede et al44 demonstrated improved diagnostic accuracy in first-and second-year residents. Instruction in reasoning skills, probabilistic decision making, and Bayesian reasoning may improve diagnostic accuracy by decreasing the effects of cognitive biases—in particular premature closure, neglect of base rates of disease, and inappropriate reliance on heuristics.45,46

인지전략이 진단정확성에 미치는 영향

Effect of Metacognitive Strategies on Diagnostic Accuracy

임상 추론을 개선하고 진단 오류를 피하기 위해 [메타인지 기술 교육의 효과]에 대한 데이터를 평가할 때, 연구 대상자의 전문성 수준을 인식하는 것이 중요하다. 임상적 추론에서 인지적 편견에 대한 인식을 높이기 위한 전략을 가르치려는 시도(때로는 인지적 강제력 전략, 약화 전략 또는 인지적 편향 완화라고 함)는 서로 다른 그룹과 상충되는 결과를 보였다.6,47,48

When evaluating the available data on the efficacy of teaching metacognitive skills to improve clinical reasoning and avoid diagnostic error, it is important to recognize the level of expertise in the study population. Attempts to teach strategies to raise awareness of cognitive bias in clinical reasoning—sometimes referred to as cognitive forcing strategies, debiasing strategies, or cognitive bias mitigation—have shown conflicting results with different groups.6,47,48

의대생을 대상으로 한 연구는 진단 정확도의 향상이 제한적임을 보여주었는데, 이는 초기 단계의 학습자에게 내재된 지식의 결핍 때문일 수 있다: 지식의 결핍이 존재한다면, 단기적으로 진단 정확도나 속도를 향상시키지 못할 가능성이 있다.24,47,48 게다가, 학생들은 애초에 앵커링 또는 가용성 편견의 희생양이 될 정도의 충분한 경험이 없었을 수 있다. 따라서 초보 학생이 특별히 인지편향에 면역력이 있지는 않지만, 메타인지 기법이나 debiasing 전략을 배운다고 해서 즉시 이익을 얻지는 못할 수 있다.

Studies involving medical students have demonstrated limited improvement in diagnostic accuracy, which may be due to knowledge deficits inherent in early-stage learners: Debiasing strategies are unlikely to improve diagnostic accuracy or speed in the short term if knowledge deficits exist.24,47,48 Furthermore, students may not have enough experience to fall victim to anchoring or availability biases. Therefore, although novice students are not immune to cognitive bias, they may not immediately benefit from instruction in metacognitive techniques or debiasing strategies.

수련과 레지던트 전환이 진전되면서 지식과 경험을 쌓게 되고 패턴 인식과 휴리스틱스를 이용해 문제를 해결할 가능성이 높아진다. 그러나 경험을 쌓고 질병 대본illness script가 만들어짐에 따라 가용성 편중과 앵커링으로 인해 진단 오류를 범하기 쉬워진다.44 레지던트들에게 메타인지 기술을 가르치려는 노력의 발견이 흥미롭고 이 발달 단계와 일치한다.28,49–53

As students advance in their training and transition to residency, they acquire knowledge and experience, and they become more likely to problem solve using pattern recognition and heuristics. However, as trainees acquire experience and develop illness scripts, they also become more prone to making diagnostic errors due to availability bias and anchoring.44 Findings from efforts to teach metacognitive skills to residents are interesting and consistent with this developmental stage.28,49–53

일반적인 인지 편견과 debiasing 전략을 인식하기 위한 상세한 지침을 제공하는 교육적 개입은 레지던트의 비판적 사고 능력을 단기 및 장기적으로 개선한다는 것이 입증되었다.49,50 메타인지 기술과 debiasing 전략 기반의 종단적 커리큘럼은 공통적 인지 편향에 대한 인식을 증가시켰다. 그리고 환자, 가족, 그리고 동료들과의 토론이 개선되었다. 무엇보다 중요한 것은 이러한 효과가 1년간의 후속 조치에서도 지속되었다는 점이다.49

Educational interventions providing detailed instruction in recognizing common cognitive biases and debiasing strategies have demonstrated both short-and long-term improvements in residents’ critical thinking skills.49,50 A longitudinal curriculum of metacognitive skills and debiasing strategies resulted in increased awareness of common cognitive biases, as well as improved discussions with patients, families, and colleagues. Importantly, this effect persisted at the one-year follow-up.49

메타인지가 임상추론을 촉진한다

Metacognition Prompts Clinical Reasoning Strategies

시스템 1 의사결정에 의존하는 것이 모든 진단 오류의 원인은 아니다. 실제로, 심사숙고적 사고를 더 많이 했을 때 오류를 야기할 수 있다는 일부 증거가 있다.48 그러나 부적절하거나 검토되지 않은 휴리스틱스를 사용하면 의사결정이 손상될 수 있다.54 그리고 슐츠55가 지적하듯이, "결정을 할 때 잘못된 의사결정을 하는 순간에도 옳은 결정을 하는 것과 같은 느낌을 받는다." 인지적 편견의 영향에 익숙하고 휴리스틱스에 의존하는 함정에 대한 인식을 가지고 있는 의사들 조차도 그들 자신이 그들의 영향에 취약하다고 믿지 않을 수 있으며, 그들은 그들 자신의 의사결정에 있어서 단지 소수의 인지적 편향만을 인정할 수 있다.56

Reliance on System 1 decision making is not the cause for all diagnostic errors; indeed, there is some evidence that more deliberative thinking can also result in errors.48 However, the inappropriate or unexamined use of heuristics can result in impaired decision making,54 and as Schulz55 notes, “when making a decision, making a wrong decision feels the same as making a right decision.” Even physicians who are familiar with the effects of cognitive biases and have an awareness of the pitfalls of dependence on heuristics may not believe themselves to be vulnerable to their influence, and they may only acknowledge a few of many instances of cognitive biases in their own decision making.56

편향적 사고를 피하기 위한 전략 학습 및 실천(즉, debiasing 또는 인지적 강제 전략 필요)을 위해서는 노력과 조심성이 필요하다. 이러한 전략은 [임상 추론의 자동성]을 방해할 때 가장 잘 작용하는 것으로 보인다. 임상의사는 증거의 다시 생각해봄으로써 자신의 초기 사고 과정을 재평가해야 한다.57–59

Learning and practicing strategies to avoid biased thinking—that is, debiasing or cognitive forcing strategies—requires effort and vigilance.6 These strategies seem to work best when they disrupt the automaticity of clinical reasoning, requiring the clinician to reevaluate his or her initial thought processes through reconsideration of the evidence.57–59

자신의 추론에 대한 반성이 가장 중요하다. 의료인은 휴리스틱스(Huristics)를 검사하고, 실수나 편견에 대한 자신의 추론을 모니터링하고, 사고 과정을 스스로 규제하도록 가르칠 수 있고 가르쳐야 한다. 인지적 편견 인식 전략은 다른 비판적 사고 기술과 마찬가지로 환자의 안전과 환자 관리를 향상시키기 위한 잠재적인 도구로서 의학 학습자에게 가르칠 수 있다. 학습자들은 "1분 교수법"으로 알려진 5가지 마이크로스킬 모델, 60과 같은 비판적 사고를 촉진하기 위한 다른 전략과 함께 인지 편향 인식을 배울 수 있다. 환자 인도 시 또는 복잡한 환자를 마주할 때 "diagnostic time-out"(진단을 유도하는 사고 프로세스를 성찰하기 위한 명시적 일시 정지)를 요구하는 것과 같은 간단한 작업만으로도 의사들을 위한 성찰과 메타인지를 촉진할 수 있다.

Reflection on one’s reasoning is of paramount importance. Clinicians can and should be taught to examine heuristics, monitor their own reasoning for mistakes and biases, and self-regulate their thought processes. Cognitive bias awareness strategies, like other critical thinking skills, can be taught to learners in medicine as potential tools to advance patient safety and patient care. Learners can be taught cognitive bias awareness along with other strategies to promote critical thinking, such as the five microskills model known as the “one-minute preceptor,”60 to help them develop habits of mind and healthy skepticism about their own thought processes. Engaging in simple practices such as calling for a “diagnostic time-out” (an explicit pause to reflect on the thinking process leading to the diagnosis) at patient handoff or when confronted with a complex patient promotes reflection and metacognition for physicians at any level.60,61

더 나은 진단 정확성과 환자 결과를 위한 증거

Evidence for Better Diagnostic Accuracy and Patient Outcomes

진단 오류와 환자 위해를 예방하는 인지 바이어스 인식 훈련의 효과를 살펴본 연구는 거의 없었다. 진단 오류를 방지하기 위한 최근 개입 검토 결과 대부분의 개입이 교육적이지 않은 것으로 나타났다. 109개 연구 중 11개 연구만 임상의 교육을 포함했으며, 환자 결과를 보고한 사람은 거의 없었다.62

Few studies have looked at the efficacy of cognitive bias awareness training in preventing diagnostic error and patient harm. A recent review of interventions to prevent diagnostic errors found that the vast majority of interventions were not educational: Only 11 of 109 studies included clinician education, and few reported any patient outcomes.62

종단적 및 통합 커리큘럼은 인지적 편견에 대한 인식 향상과 성찰적 실천의 사용에 효과적이다.49,63 메인 메디컬 센터에서 거주자와 개업 의사를 위한 통합 인지 바이어스 인식 커리큘럼의 도입으로 진단 오류의 보고와 스탠다드에 대한 프로토콜의 증가로 이어졌다.환자를 돌보다64

Longitudinal and integrated curricula are effective at improving awareness of cognitive biases and use of reflective practice.49,63 Introduction of an integrated cognitive bias awareness curriculum for residents and practicing physicians at Maine Medical Center led to an increase in the reporting of diagnostic errors, as well as protocols to standardize patient care.64

이러한 연구는 인지적 편견과 변형에서 지속적인 교육이 환자 결과를 향상시킬 수 있음을 시사한다.

These studies suggest that continuing education in cognitive biases and metacognition may improve patient outcomes.

미래 방향과 결론

Future Directions and Conclusions

의료 교육이 내용 전달에 초점을 맞춘 것에서 비판적 사고와 문제 해결 기술의 발달로 옮겨감에 따라, 교육자들은 학습자가 특정 환자의 이력, 신체 검사 및 실험실 데이터를 설명하기 위해 기초 원리와 개념에서 추론하는 데 필요한 기술을 개발하고 연습하도록 강요해야 한다. 학생이 임상실습을 시작하고, 레지던트 프로그램으로 나아감에 따라 교수진은 이러한 기술을 지속적으로 강화해야 한다. 귀납적 추론과 메타인지 스킬은 규칙적으로 연습하지 않으면 점점 쇠퇴한다.

As medical education shifts from a focus on content transfer to the development of critical thinking and problem-solving skills, educators must push learners to develop and practice the skills needed to reason from foundational principles and concepts to explain the history, physical examination, and laboratory data for a given patient.67,68 As students enter clinical clerkships and progress to residency programs, faculty must continue to reinforce these skills; when not practiced regularly, inductive reasoning and metacognitive skills atrophy.

시간이 지남에 따라, [성찰적 실천]과 [인지적 편향 인식 전략]을 가르치려는 노력은 더 나은 진단 습관을 가져오고 궁극적으로 환자 안전을 향상시킬 수 있다.63

Over time, efforts to teach reflective practice and cognitive bias awareness strategies may lead to better diagnostic habits and ultimately to improved patient safety.63

• 베이시안 추론과 같은 분석적 접근법을 가르치는 것, 

• 확률적 의사결정 및 가능성 비율에 대한 의사의 이해도 향상 

• 진단 테스트의 특수성 및 민감도에 대한 평가 향상 

...등도 인지적 실수로 인해 발생한 진단 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

• Teaching analytic approaches such as Bayesian reasoning, 

• improving physicians’ understanding of probabilistic decision making with likelihood ratios, and 

• increasing appreciation of diagnostic test specificity and sensitivity 

may also help to decrease diagnostic errors made because of cognitive mistakes.

학습자가 적응적 전문지식을 습득할 수 있도록 교육자는 반드시 

• 휴리스틱 추론과 분석적 추론의 적절한 사용과 도전을 인식하도록 도와야 한다.

• 임상 시나리오에 대한 진단 접근 방식을 조정해야 한다. 

• 불확실한 일에 부딪쳐도 마음이 편해야 한다.

To help learners achieve adaptive expertise, educators must 

• help them recognize the appropriate use and challenges of both heuristics and analytic reasoning, 

• adapt their approach to diagnosis to the clinical scenario, and 

• become comfortable with regular encounters with uncertainty.

작업장 개입은 의료진의 진단 오류를 피하기 위한 노력에 도움이 될 수 있다. 전 세계의 medical practice는 진단 정확도에 대한 피드백을 얻기 어려운 임상 환경으로 변화하고 있으며, 의사들이 실수로부터 배우지 못하게 만들고 있다.33,34

Workplace interventions may assist practicing clinicians in their efforts to avoid diagnostic errors. Global changes in medical practice have led to a clinical environment in which feedback on diagnostic accuracy is difficult to obtain, denying physicians the opportunity to learn from mistakes.33,34

또한 진단 오류에 관한 의학 문헌의 변화가 필요하다. 전문직으로서, 의사는 의료 오류를 초래하는 의료 시스템 요인을 식별하고 다루는 것을 편한하게 느낀다. 반면 진단 오류는 해결하고 예방하기가 더 어려운 것으로 인식된다. 의사들은 그들 자신의 진단 오류를 인정하기를 꺼린다. 특히 실수가 종종 개인적인 실패와 전문적인 과실로 보여질 때, 문화와 의사소통의 작은 변화는 진단에서 불확실성을 인정하고 오류를 인정하는데 더 안전한 환경을 구축하는 데 도움이 될 수 있다. Singh가 제안하든, "진단 오류"를 "진단 기회 누락"으로 명칭을 단순하게 변경하면 이러한 오류를 탈-낙인화하고 비-개인화하는데 도움이 될 수 있다.72 어려운 경우나 환자 핸드오프 시 진단 타임아웃을 일상적으로 통합하는 것과 같은 안전하고 개방적인 의사소통의 문화를 촉진하기 위한 기법을 사용해야 한다.60,61,73 도덕률 및 사망률 회의는 책임 배정에 대한 징벌적 또는 판단적 접근보다는, 추론을 탐구하는 데 초점을 맞춰 진단 오류를 식별하고 학습하는 원래의 취지로 돌아가야 한다.

Further, a change in the culture of medicine regarding diagnostic error is needed. As a profession, physicians have become more comfortable with identifying and addressing health care systems factors that lead to medical error.35 Diagnostic error is perceived as more difficult to address and prevent. Physicians are reluctant to acknowledge their own diagnostic errors, especially when mistakes are often seen as personal failings and professional lapses.64 Small changes in both culture and communication may help establish a safer environment for admitting uncertainty in diagnoses and acknowledging errors. A simple change in name, as suggested by Singh, from “diagnostic errors” to “missed opportunities in diagnosis” may help destigmatize and depersonalize these errors.72 Techniques to promote a culture of safe and open communication should be employed, such as routinely incorporating a diagnostic time-out for difficult cases or at patient handoffs.60,61,73 Morbidity and mortality conferences should return to the original intent: identifying and learning from diagnostic errors, focusing on an exploration of reasoning rather than taking a punitive or judgmental approach to assigning blame.

의사는 불확실성의 개념을 [무지와 무능의 인정]이 아니라 [임상 의학에 대한 정교한 접근]의 표현으로 받아들여야 한다.74 진단 프로세스에서 다른 의료 전문가, 환자 및 가족을 의미 있는 파트너로 받아들이는 것도 잠재적으로 진단 오류를 탐지하고 예방하는 데 강력하다.70 마지막으로, 불확실성과 오류성를 표현하는 한 가지 방법은, "감별 진단"을 "진단 가설"로 재명명하는 것이며, 그렇게 한다면 임상 시나리오가 전개됨에 따라 검증testing을 장려하고, 잠재적으로 결론을 변경할 수 있다.

Physicians should embrace the idea of uncertainty as a mark of a sophisticated approach to clinical medicine, rather than as an admission of ignorance or incompetence.74 Enlisting other health care professionals, patients, and families as meaningful partners in the diagnostic process is also potentially powerful for detection and prevention of diagnostic errors.70 Lastly, relabeling “differential diagnosis” as “diagnostic hypotheses,” as an expression of uncertainty and fallibility, would encourage testing and potentially changing one’s conclusions as a clinical scenario unfolds.75

과학에 기초한 학문으로서의 의학 교육의 표준화가 20세기 의학에 지장을 주지 않는 발전을 가져다 주었듯이, 비판적 사고력의 발달에 대한 집중이 증가함에 따라 금세기에도 유사한 이익을 얻을 수 있을 것이다.

Just as standardization of medical education as a science-based discipline helped bring unimagined improvements to medicine in the 20th century, the increased focus on the development of critical thinking skills may reap similar benefits in this century.

8 Norman GR, Monteiro SD, Sherbino J, Ilgen JS, Schmidt HG, Mamede S. The causes of errors in clinical reasoning: Cognitive biases, knowledge deficits, and dual process thinking. Acad Med. 2017;92:23–30.

29 Krupat E, Wormwood J, Schwartzstein RM, Richards JB. Avoiding premature closure and reaching diagnostic accuracy: Some key predictive factors. Med Educ. 2017;51:1127– 1137. XXX

68 Schwartzstein RM, Roberts DH. Saying goodbye to lectures in medical school— Paradigm shift or passing fad? N Engl J Med. 2017;377:605–607.

---

, 94 (2), 187-194

 Feb 2019

Teaching Critical Thinking: A Case for Instruction in Cognitive Biases to Reduce Diagnostic Errors and Improve Patient Safety

Celeste S Royce 1, Margaret M Hayes, Richard M Schwartzstein

Affiliations 

Affiliation

• 1C.S. Royce is instructor, Department of Obstetrics and Gynecology, Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts. M.M. Hayes is assistant professor, Department of Medicine, Shapiro Institute for Education and Research, Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts. R.M. Schwartzstein is professor, Department of Medicine, Shapiro Institute for Education and Research, Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts.

• PMID: 30398993
 
• DOI: 10.1097/ACM.0000000000002518

Abstract

Diagnostic errors contribute to as many as 70% of medical errors. Prevention of diagnostic errors is more complex than building safety checks into health care systems; it requires an understanding of critical thinking, of clinical reasoning, and of the cognitive processes through which diagnoses are made. When a diagnostic error is recognized, it is imperative to identify where and how the mistake in clinical reasoning occurred. Cognitive biases may contribute to errors in clinical reasoning. By understanding how physicians make clinical decisions, and examining how errors due to cognitive biases occur, cognitive bias awareness training and debiasing strategies may be developed to decrease diagnostic errors and patient harm. Studies of the impact of teaching critical thinking skills have mixed results but are limited by methodological problems.This Perspective explores the role of clinical reasoning and cognitive bias in diagnostic error, as well as the effect of instruction in metacognitive skills on improvement of diagnostic accuracy for both learners and practitioners. Recent literature questioning whether teaching critical thinking skills increases diagnostic accuracy is critically examined, as are studies suggesting that metacognitive practices result in better patient care and outcomes. Instruction in metacognition, reflective practice, and cognitive bias awareness may help learners move toward adaptive expertise and help clinicians improve diagnostic accuracy. The authors argue that explicit instruction in metacognition in medical education, including awareness of cognitive biases, has the potential to reduce diagnostic errors and thus improve patient safety.