숙련된 임상의는 어떻게 직관적으로 임상 진단을 인식하는가(Am J Med, 2017)

숙련된 임상의는 어떻게 직관적으로 임상 진단을 인식하는가(Am J Med, 2017)

How Expert Clinicians Intuitively Recognize a Medical Diagnosis

John E. Brush, Jr, MD,a Jonathan Sherbino, MD, MEd,b Geoffrey R. Norman, PhDc

급성 심근경색과 같은 의료 진단은 종종 전문가 패널에 의해 성문화되는 규칙이나 기준에 의해 정의된다.1,2 그러나 진단이 시작되었을 때, 그러한 규칙은 임상의의 마음에서 더 멀어질 수 없었다. 진단 분석 및 검증에 규칙이 사용되지만 전문 임상의가 사용하는 초기 진단 단계는 규칙 기반이 아니다. 전문 임상의가 가능한 진단을 인지할 수 있는 능력은 직관적이고 비분석적 추론이다.3,4

A medical diagnosis, such as acute myocardial infarction, often is defined by rules or criteria that are codified by panels of experts.1,2 At the outset of making a diagnosis, however, those rules could not be further from the mind of a clinician. Rules are used for analyzing and verifying a diagnosis, but the initial diagnostic step used by expert clinicians is not rule based. The ability of expert clinicians to recognize a possible diagnosis is intuitive, nonanalytic reasoning.3,4

40여 년 전, 다수의 연구자가 독립적으로 진단 과정을 해체하여 전문 임상의가 일반적으로 의대생에 의해 추론에 사용되는 가설 생성과 검증의 동일한 과정을 사용한다는 것을 발견했다.5-8 숙련된 진단학자의 기술은 독특한 추론 과정 때문이 아니었다. 그러나 대신, 가능한 진단 목록을 짧게 작성하기 위해 과거 [경험에서 얻은 지식을 이용]할 수 있는 임상 능력에 의존했다. Elstein et al5 및 Barrows et al7은 전문 임상의들이 진단 조사를 시작한 지 몇 초에서 몇 분 사이에 3 - 5개의 가설을 개발했다고 언급했다. Barrows 외 연구진은 초기 가설 생성이 최종 진단의 정확성에 매우 중요하다는 것을 보여주었다. 만약 임상의사가 5분 이내에 정확한 진단을 내린다면, 최종 정확도는 98%이고, 그렇지 않다면 정확도는 25%로 떨어졌다.7

More than 4 decades ago, a number of researchers independently deconstructed the diagnostic process and found that expert clinicians use the same process of hypothesis generation and verification that is generally used for reasoning by beginning medical students.5-8 The skill of master diagnosticians was not due to a distinctive reasoning process, but instead depended on a clinician’s ability to access knowledge from past experience to generate short lists of possible diagnoses. Elstein et al5 and Barrows et al7 noted that expert clinicians developed 3 to 5 hypotheses within seconds to minutes of starting a diagnostic inquiry. Barrows et al7 showed that early hypothesis generation was critical to the accuracy of the eventual diagnosis. If the clinician thought of the correct diagnosis within 5 minutes, eventual accuracy was 98%; if not, accuracy decreased to 25%.7

인지심리학자 허버트 사이먼은 다음과 같이 말하면서 이 놀라운 인간의 능력을 설명했다. "상황은 힌트를 제공한다. 이 큐는 전문가에게 메모리에 저장된 정보에 대한 접근을 제공한고, 정보는 해답을 제공한다. 직관은 인식recognition에 지나지 않는다."11

The cognitive psychologist Herbert Simon described this astonishing human ability by stating: “the situation has provided a cue; this cue has given the expert access to information stored in memory, and the information provides the answer. Intuition is nothing more and nothing less than recognition.”11

진단 범주 DIAGNOSTIC CATEGORIES

진단 가설을 생성하는 것은 분류 과정이다. 심리학자들은 다양한 의사결정자들이 어떻게 범주를 형성하는지 그리고 어떻게 그들이 그 범주에 새로운 대상을 배치하는지 설명한다. 심리학자 더글러스 메딘에 따르면, "범주는 어떤 주장이나 주장 집합이 적용될 수 있는 분할partitioning이나 계급class이다."12

Generating diagnostic hypotheses is a categorization process. Psychologists describe how various decision-makers form categories and how they place new objects into those categories. According to psychologist Douglas Medin, “a category is a partitioning or class to which some assertion or set of assertions might apply.”12

특정 징후와 증상이 있는 환자를 범주(예: 심근경색)에 넣었을 때, 사전 경험이 있는 전문가는 급성심근경색 환자가 급성심근경색 이전 환자와 닮았기 때문에 급성심근경색이 진단 가능성임을 즉시 인식할 수 있다.

When placing a patient with specific signs and symptoms into a category (eg, myocardial infarction), experts with prior experience can immediately recognize that acute myocardial infarction is a diagnostic possibility because the patient resembles a prior patient with acute myocardial infarction.

환자를 진단 범주에 넣는 이 능력은 새, 개 또는 의자와 같은 일반적인 개체를 범주에 넣는 일반적인 능력과 비슷하다. 사람들은 이전에 다양한 새들을 본 적이 있고 새들의 범주 아래에 그들을 기억 속에 두었기 때문에 울새에서 펭귄에 이르는 다양한 새들을 알아볼 수 있다. 마찬가지로 전문 임상의는 이전에 급성 심근경색 환자를 다양하게 보아 급성 심근경색이라는 범주에 속하는 장기기억에 넣었기 때문에 광범위한 급성 심근경색 환자를 인식할 수 있다.

This ability to place a patient in a diagnostic category is similar to the general ability to place a common object such as a bird, dog, or chair into a category. People can recognize a variety of birds, ranging from a robin to a penguin, because they have seen a variety of birds before and have placed them in memory under the category of birds. Likewise, expert clinicians can recognize a broad range of patients with acute myocardial infarction because they have seen a variety of patients with acute myocardial infarction before and have placed them in long-term memory under the category of acute myocardial infarction.

진단 가능성이 항상 즉시 인식되는 것은 아니며, 임상 전문가가 조각그림 퍼즐을 맞추는 것과 같이 임상적 단서를 연결해야 한다. 이러한 과정을 돕기 위해 임상의는 환자의 병력history를 가져다가 내러티브로 정리하는 법을 배우게 된다.13-16 내러티브는 [문맥과 디테일을 더하고 서사적 요소에 우선순위와 무게를 부여]하여 이야기를 구성하는 방법이다. 전문 임상의가 이야기를 리텔링하면 환자의 말이 의사의 말이 된다. '숨이 가빠'는 'dyspnea'이 되고, '땀이 나서'는 '다뇨증'이 된다. 경험이 풍부한 임상의는 의미적 한정자를 추가하게 되는데, 이는 "급성" 또는 "만성"과 같은 의미 있는 형용사, 그리고 "에피소드" 또는 "연속"을 통해 임상적 발현을 충분히 설명할 수 있다.17 인간은 타고난 이야기꾼이며, 환자의 이야기가 일관성 있는 서술로 정리될 때 진단이 더 잘 인식되는 경우가 많다.

Diagnostic possibilities are not always immediately recognizable, requiring the clinician to connect the clinical cues, like piecing together a jigsaw puzzle. To help this process, clinicians are taught patient’s to take a history and organize it into a narrative.13-16 A narrative is a way of organizing a story by adding context and detail, and assigning priority and weight to elements of the narrative. When an expert clinician retells the story, the patient’s words become the doctor’s words. “I’m short of breath” becomes “dyspnea,” and “I broke out in a sweat” becomes “diaphoresis.” The experienced clinician will add semantic qualifiers, which are meaningful adjectives such as “acute” or “chronic,” and “episodic” or “continuous” to fully describe a clinical presentation.17 Humans are natural storytellers, and often the diagnosis is more recognizable when the patient’s story is organized as a coherent narrative.

과거의 경험에 대한 지식의 구조화 방법

HOW KNOWLEDGE OF PAST EXPERIENCE IS STRUCTURED

진단을 인식하는 능력이 특색 있는 추리과정에 덜 의존하고 [과거 경험에 대한 지식]에 더 의존한다면 과거 경험의 기억이 어떻게 저장되고 검색되는지를 이해하는 것이 중요하다.

If the ability to recognize a diagnosis is less dependent on a distinctive reasoning process and more dependent on knowledge of past experience, it is important to understand how memories of past experiences are stored and retrieved.

지식은 맥락적으로 기억되며, 직접적인 경험에서 얻은 경험적 지식은 추상적(예: 책) 학습에서 얻은 정형화된 생물의학 지식과는 다르게 구조화된다. 경험적 지식은 심리학 문헌에서 흔히 "대표적 경험examplar"으로 언급되는 과거 경험의 예로 기억된다.: 기억 속에 분류되고 저장되어 온 이전의 경험들.22 경험을 범주에 할당하는 "instantiation"이라는 과정은 경험에 의미를 부여한다. 경험이 쌓임에 따라, 범주는 [거의 용량의 제한이 없고 자동으로 검색할 수 있는] 장기 기억장치에 저장될 많은 예들을 포함할 것이다.

Knowledge is remembered in context, and experiential knowledge gained from direct experience is structured differently than formalized biomedical knowledge gained from abstract (eg, book) learning. Experiential knowledge is remembered as instances of past experience, often referred to in the psychology literature as “exemplars”: prior experiences that have been categorized and stored in memory.22 Assigning an experience to a category gives it meaning, a process called “instantiation.” With experience, a category will contain a number of exemplars that are stored in a nearly limitless long-term memory and are automatically retrievable.

각각의 임상적 만남은 임상의에게 특정한 의미를 갖는 프레젠테이션의 주요 특징에 따라 독특하고 독특한 방식으로 장기 기억으로 표현된다. 이 두 가지 표현 모두 질병의 관련 특징과 이 특정인에게만 고유한 다른 특징을 포함할 수 있다.

Each clinical encounter is represented in long-term memory in a unique and idiosyncratic fashion, attending to key features of the presentation that hold meaning that specific to clinician. This both representation may contain the relevant features of the disease and other features unique to this specific person.

학습자가 전문가가 되면 다른 질병 범주가 어떻게 중복되고 구별되는 특징을 가지고 있는지를 기억하도록 examplars와 비교하고 대조할 수 있다.28

As learners become experts, exemplars can be compared and contrasted to help the learner remember how different disease categories have overlapping and distinguishing features.28

환자 양상은 다양하다. 어떤 환자들은 질병의 특징이 많고, 어떤 환자들은 몇 가지밖에 없다. 예시는 질병 표시의 변화를 다루는데 도움을 주고 질병의 전형적인 특징이 모두 부족한 환자들을 인식할 수 있게 해준다.

Patient presentations vary. Some patients have many disease features, and some have only a few. Exemplars help us handle the variation of disease presentation and allow us to recognize patients who lack all of the typical features of a disease.

공통적인 프리젠테이션은 반복적으로 접하게 되고, 그 결과 보다 쉽게 상기되는 사례가 더 많이 발생하게 된다. 이를 통해 전문가는 범주 내 기능의 기본 비율base rate을 직관적으로 파악할 수 있다.24

Common presentations are repeatedly encountered, resulting in more numerous exemplars that are recalled more readily. This gives the expert an intuitive sense of the base rates of features within a category.24

Examplars를 보완하여 심리학자들은 질병 스크립트 이론을 제안하였다.29 질병 스크립트는 임상의에게만 고유한 스키마 또는 맵이며, 일반적인 프레젠테이션을 설명하기 위해 다양한 정보 노드를 통합하고 연결한다. 예를 들어, 구분되지 않은 가슴 통증 표시에 대한 질병 대본은 이전의 임상 경험(예: 예시)과 정형화된 지식(예: 병리학, 역학)을 연결시킬 것이다. 스크립트를 탐색하면 임상의사가 급성 심근경색이나 대동맥 해부와 같은 진단과 일관되거나 일치하지 않는 프리젠테이션의 특징을 식별할 수 있다.

Complementary to exemplars, psychologists have proposed the theory of illness scripts.29 An illness script is a schema or map, unique to the clinician, integrating and linking various nodes of information to describe a general presentation. For example, an illness script for an undifferentiated chest pain presentation would link previous clinical experiences (ie, exemplars) with formalized knowledge (eg, pathophysiology, epidemiology). Navigating the script allows the clinician to identify features of the presentation that are consistent or inconsistent with a diagnosis such as acute myocardial infarction or aortic dissection.

• 초보 의대생들은 경험이 부족하여, 인과 추론에 의존하여 진단 가설을 만들어 낸다. 

• 연습생들이 경험을 쌓으면서 질병 스크립트를 쓰기 시작한다. 

• 임상의가 전문가가 되면 초기 가설 생성시에 examplar에 더욱 의존하게 된다.29,30

• Novice medical students lack experience and rely on causal reasoning to generate diagnostic hypotheses. 

• As trainees gain experience, they begin to use illness scripts. 

• As clinicians become experts, they become more reliant on exemplars for early hypothesis generation.29,30

초기 가설 생성이 예시, 프로토타입 또는 질병 스크립트를 통해 가장 잘 설명되는지 여부와 상관없이 전문지식은 환자 결과에 대한 피드백을 통해 제공되는 진정한authentic 임상 경험을 필요로 한다는 것은 분명하다.31

Regardless of whether early hypothesis generation is best explained via exemplars, prototypes, or illness scripts, it is clear that expertise requires authentic clinical experiences informed by feedback on patient outcomes.31

이중 처리 이론

DUAL PROCESS THEORY

이중공정 이론은 우리가 일반적으로 문제를 해결하고 특히 환자를 진단하기 위해 직관적 추론과 분석적 추론의 조합을 어떻게 사용하는가에 대한 하나의 설명이다.4,32,33 이 이론에 따르면, 우리는 "시스템 1"과 "시스템 2"라고 불리는 두 가지의 정의 가능한 사고 체계를 사용한다. 시스템 1 사고는 직관적이고, 자동적이며, 빠르고, 힘들이지 않는다. 시스템 2 사고는 분석적이고, 성찰적이며, 느리고, 노력적이다. 진단을 위해 시스템 1은 장기기억에 저장된 예시를 신속하게 검색하여 진단 가능성을 떠올리게 한다. 이것은 자동적으로, 자연적으로, 의식적인 통제 없이 일어난다. 시스템 2는 진단 가설을 테스트, 분석 및 검증하는 데 사용된다. 이것은 집중력, 주의력, 인지력을 필요로 한다. 기능성 자기공명영상연구는 시스템 1과 시스템 2의 사고가 뇌의 다른 영역을 포함하며 대사 요건이 서로 다르다는 것을 보여주었다.34,35

Dual process theory is one explanation of how we use a combination of intuition and analytic reasoning to solve problems in general and diagnose patients in particular.4,32,33 According to this theory, we use 2 definable systems of thinking called “System 1” and “System 2.” System 1 thinking is intuitive, automatic, quick, and effortless. System 2 thinking is analytic, reflective, slow, and effortful. For making a diagnosis, System 1 enables the quick retrieval of an exemplar stored in long-term memory to bring to mind a diagnostic possibility. This occurs automatically, naturally, and without conscious control. System 2 is used for testing, analyzing, and verifying a diagnostic hypothesis. This requires focus, attention, and cognitive effort. Functional magnetic resonance imaging studies have shown that System 1 and System 2 thinking involve different areas of the brain and have different metabolic requirements.34,35

시스템 1 사고는 종종 휴리스틱스를 이용한다. 이 용어는 그리스어 허리스케인('발견하다'라는 뜻)에서 파생된 말로, 경험을 통해 학습되는 문제해결에 대한 보조수단으로 정의된다. 인지심리학자들은 불확실성의 조건에서 신속한 의사결정을 가능하게 하는 정신적 지름길을 설명하기 위해 이 용어를 사용한다.4, 4,11,36

System 1 thinking frequently makes use of heuristics. This term, derived from the Greek word heuriskein (to discover), is defined as an aid to problem solving that is learned through experience. Cognitive psychologists use the term to describe a mental shortcut that enables rapid decision-making under conditions of uncertainty.4,11,36

조지 폴리아(37) 스탠퍼드대 수학 교수 폴리아 교수는 학생들에게 수학 문제에 접근하기 위해 다양한 간단한 정신적 과정을 사용하는 습관을 가르쳤다. 그는 학생들이 문제의 본질은 무엇인가 등의 질문을 하도록 독려했다. 알려진 것과 알려지지 않은 것은 무엇인가? 전에도 이런 걸 본 적이 있나?"

George Polya,37 a Stanford mathematics professor. Polya taught students the habit of using a variety of simple mental processes to approach mathematics problems. He encouraged students to ask questions such as, “What is the nature of the problem? What is known and what is unknown? Have I seen anything like this before?”

사이먼은 [구조화되지 않은 문제]와 [구조화된 선택]이라는 두 가지 일반적인 유형의 문제를 설명했다. 사이먼에 따르면, 휴리스틱은 비구조화된 문제에 이용되어 단서들을 정리하고, 문제 공간을 좁히고, 난해해해 보이는 문제를 [관리 가능한 일련의 구조화된 선택]으로 단순화한다. 시몬의 일반적인 휴리스틱스의 개념은 진단 추론을 이해하는 데 유용하다. 왜냐하면 환자들은 초기에는 구조화되지 않고 구분되지 않은 문제를 가지고 있는 경우가 많기 때문이다.

Simon described 2 general types of problems: unstructured problems and structured choices. According to Simon, heuristics are used for unstructured problems to organize cues, narrow the problem space, and simplify a seemingly intractable problem into a manageable series of structured choices. Simon’s general concept of heuristics is useful for understanding diagnostic reasoning because patients often present with problems that are initially unstructured and undifferentiated.

휴리스틱스 기반의 비분석적 추리를 통해 전문 임상의는 초기에 진단 정보를 선별하고 분류할 수 있다. 초기 가설 생성은 임상의가 검색 범위를 좁히고 당면한 문제에 더욱 집중할 수 있게 한다. 일단 가상의 진단 가능성이 확인되면, 문제는 시스템 2 분석적 추론을 이용한 추가 평가와 진단 시험에 의해 해결된 구조화된 선택이 된다.

Heuristic-based, nonanalytic reasoning enables the expert clinician to initially sift and sort through diagnostic information. Early hypothesis generation enables the clinician to narrow the search and become more focused on the problem at hand. Once the hypothetical diagnostic possibilities are identified, the problem becomes a structured choice solved by further evaluation and diagnostic testing using System 2 analytic reasoning.

의학에서는 의사들이 "이 문제가 뭘까?"라고 묻는 훈련을 받는다. 현지화인가, 체계화인가? 뭐긴 뭐야? 어떤 비판적 진단을 놓칠 수 있을까?"13-16 이 질문들은 폴리아의 휴리스틱한 문제해결 개념과 비슷한 방식으로 시스템 1과 시스템 2의 사고를 연결시켜주는 것 같다.37

In medicine, physicians are trained to ask, “What could this problem be? Is it localized or systemic? What else could it be? What critical diagnosis can I not miss?”13-16 These questions seem to bridge System 1 and System 2 thinking, in a manner similar to Polya’s notion of heuristic problem solving.37

휴리스틱스는 종종 인지적 편견과 관련이 있다. 카네만4와 트버스키는 무엇보다도 휴리스틱스는 속도와 정확성의 절충을 나타내며, 그 속도가 편향과 오차를 초래할 수 있다고 제안했다.

Heuristics often are linked to cognitive biases. Kahneman4 and Tversky, among others,36 proposed that heuristics represent a speed and accuracy tradeoff, in which their speed may lead to bias and error.

이 휴리스틱은 의사결정자들이 더 자주 기억되는 사건을 어떻게 판단하는지를 설명한다. 이러한 휴리스틱스는 실무에서 임상의에게 유용하지만, Kahneman4와 Tversky는 최근의 사건 또는 기억에 남는 사건이 의사결정자의 빈도 추정치를 어떻게 편향시킬 수 있는지를 기술했다. 대부분의 임상의는 특히 기억에 남는 경우(예: '대동맥 박리' 진단을 놓친 것)가 이후 판단에 영향을 미쳤을 수 있는 에피소드를 기억할 수 있다.

This heuristic describes how decision makers judge events that are more readily remembered as being more frequent. This heuristic is useful for clinicians in practice, but Kahneman4 and Tversky have described how a recent or salient memory can sometimes bias a decision maker’s frequency estimate. Most clinicians can remember an episode when a particularly memorable case (eg, a missed aortic dissection) may have subsequently affected their judgment.

여러 저자가 비분석적 시스템 1 추론을 주요 진단 오류의 근원으로 포함시켰다.40-42 그러나 이 위치를 뒷받침하는 연구는 희박하다.

Several authors have implicated nonanalytic System 1 reasoning as the major source of diagnostic error.40-42 However, research supporting this position is sparse.

그래버 외 45명은 응급 부서에서 100건의 진단 오류 사례를 연구했고, 68%의 사례가 인지 편향, 주로 조기 폐쇄(즉, 필요한 중요한 정보를 모두 수집하기 전에 진단 가설 검색을 종료)와 관련이 있다는 것을 발견했다.45 그러나 조기폐쇄는 시스템 1의 오류라기 보다는 시스템 2의 프로세스의 파괴인 것처럼 보일 수 있다.46

Graber et al45 studied 100 cases of diagnostic errors in the emergency department and found that 68% of cases were associated with cognitive bias, primarily premature closure (ie, terminating the search for diagnostic hypotheses before collecting all of the necessary critical information).45 However, premature closure would seem to be a breakdown of a System 2 process, rather than a System 1 error.46

진단적 정확성 높이기

IMPROVING DIAGNOSTIC ACCURACY

최근 의학 연구소의 보고서는 진단 오류의 높은 유병률에 주목하게 했다.49

A recent Institute of Medicine report brought attention to the high prevalence of diagnostic error.49

품질 전문가인 W. 에드워즈 데밍50은 자신이 하고 있는 일을 하나의 과정으로 묘사할 수 없다면 자신이 하고 있는 일을 모르는 것이다고 말했다. 어떻게 하면 진단 가능성의 직관적인 인식을 개선할 수 있을까?

The quality expert W. Edwards Deming50 said, “If you can’t describe what you’re doing as a process, you don’t know what you’re doing.” How can we improve the intuitive recognition of diagnostic possibilities?

카네만은 다음과 같은 조언을 한다: "시스템1에서 비롯되는 오류를 차단하는 방법은 원칙적으로 간단하다: 인지 지뢰밭에 있다는 신호를 인식하고 속도를 늦추고 시스템 2에 강화를 요청하라." 에반스는 "아마 이중 프로세스 이론의 인식에서 가장 지속적인 오류는 유형 1 프로세스(직관적, 경험적)가 모든 나쁜 사고에 책임이 있고 유형 2 프로세스(반사적, 분석적)가 반드시 올바른 반응을 이끌어 낸다는 생각일 것이다"라고 반박한다. 이런 좋음-나쁨 이분법적 사고방식이 너무나 뿌리깊어서 일부 이중과정 이론들이 핵심 용어에 그것을 내장하고 있다."

Kahneman provides the following advice: “The way to block errors that originate in System1 is simple in principle: recognize the signs that you are in a cognitive minefield, slow down, and ask for reinforcement from System 2.”4 Evans counters by stating, “perhaps the most persistent fallacy in the perception of dual-process theories is the idea that Type 1 processes (intuitive, heuristic) are responsible for all bad thinking and that Type 2 processes (reflective, analytic) necessarily lead to correct responses. So ingrained is this good-bad thinking idea that some dual process theories have built it into their core terminology.”32

속도가 느려지면 시스템 1 오류가 방지되고 진단 성능이 향상되는가? 다수의 연구에 따르면 응답 시간이 빨라지는 것이 정확한 진단과 더 자주 연관되는 것으로 나타나, 숙고(시스템 2)와 관련된 추가 시간이 오류를 줄이지 않을 수 있음을 시사한다. 시험 대상자들에게 천천히 더 분석적이 되라는 지시를 받았을 때(시스템 2 사고에서 시스템 1을 의도적으로 우선시함) 진단의 정확성에 영향을 주지 않기 때문에 분석적 시스템 2 사고를 가지고 시스템 1을 느리게 하고 길들이라는 Kahneman의 권고는 의학 전문가들에게는 적용되지 않을 수 있다.

Will slowing down prevent System 1 errors and improve diagnostic performance? A number of studies show that faster response times are more often associated with a correct diagnosis, suggesting that the additional time associated with deliberation (System 2) may not reduce errors.51-54 When test subjects are instructed to go slow and be more analytic (deliberately overriding System 1 thinking with System 2 thinking), there is no effect on the accuracy of diagnosis.51 Thus, Kahneman’s4 instructions to slow down and tame System 1 with analytic System 2 thinking may not apply to experts in medicine.

일부 조사자들은 잠재적인 편견에 대해 의사들에게 교육하고 의사들이 그들의 생각을 실무에서 일상적으로 토론하도록 권장하는 것을 지지했다.40-42,55 이 권고안을 뒷받침하는 연구는 희박하다.39 의료 훈련생들에게 인지적 편견을 가르치기 위한 교육적 개입의 영향을 조사하는 세 가지 연구들은 그 개입이 효과가 있었다는 것을 보여주었다. 효과 없음.56-58

Some investigators have advocated educating physicians about potential biases and encouraging themto routinely debias their thinking in practice.40-42,55 Research supporting this recommendation is sparse.39 Three studies examining the effects of educational interventions to teach cognitive biases to medical trainees showed that the intervention had no effect.56-58

진단 가설에 정보를 제공하기 위한 [경험적 지식에 접근하는 능력]은 질병 스크립트illness script과 대표사례examplars의 보관과 검색 모두에 달려 있다.

The ability to access experiential knowledge to inform a diagnostic hypothesis depends on both storage and retrieval of illness scripts and exemplars.

유사해 보이는 질병 표시 사이의 차이를 식별하기 위해 사례를 비교하고 대조하는 것도 유용해 보인다. 그러나 검토된 48개 기사 중 실증적 증거가 있는 기사는 24개에 불과했고, 검토된 개입은 효과가 작았다.

Comparing and contrasting cases to identify distinctions between look-alike disease presentations also seems useful. However, of the 48 articles reviewed, only 24 had empirical evidence and the interventions that were examined had small effects.

마지막으로, 과거 경험의 검색을 개선하기 위해 조사자들은 체크리스트를 사용할 것을 제안했다.60 한 연구는 차등진단 체크리스트가 의대생들의 진단 정확도를 향상시킨 반면, 디바이어싱 체크리스트는 아무런 효과도 없다는 것을 보여주었다.61

Finally, to improve the retrieval of past experience, investigators have proposed using checklists.60 One study showed that a differential diagnosis checklist improved the diagnostic accuracy of medical students, whereas a debiasing checklist had no effect.61

진단 정확도를 높이는 데 있어서, 경험과 지식(의 축적)을 넘어서는 대안은 없는 것 같다. 진단 가설에 정보를 얻기 위해 예시examplars를 찾는 것은 쉬운 일일 수도 있지만, 이러한 예시를 개발하기 위해서는 지속적인 노력이 필요하다. 임상 경험을 최대한 활용하는 것(예: 환자 결과에 대한 피드백을 제공하는 광범위한 노출)이 진단 품질 향상의 핵심인 것 같다.

It seems that there is no substitute for experience and knowledge for improving diagnostic accuracy. Retrieving exemplars to inform a diagnostic hypothesis may be effortless, but it takes sustained effort to develop these exemplars. Making the most of clinical experience (eg, broad exposure with feedback on patient outcomes) seems to be the key to improving the quality of making a diagnosis.

결론

CONCLUSIONS

경험적 지식을 신속하게 접할 수 있는 능력은 전문지식의 특징이다. 자기 설명, 의도적 성찰, 체크리스트 등 지식지향적 개입은 진단 정확도를 향상시킬 수 있지만, 광범위한 임상노출과 환자 결과에 대한 정기적인 피드백을 통해 얻은 경험을 대체할 수는 없다. 진단 의사결정을 개선하는 것은 의료 교육 및 임상 실습에서 더 큰 중점을 두어야 한다.

The ability to rapidly access experiential knowledge is a hallmark of expertise. Knowledge-oriented interventions such as self-explanation, deliberate reflection, and checklists may improve diagnostic accuracy, but there is no substitute for experience gained through broad clinical exposure and regular feedback on patient outcomes. Improving diagnostic decision-making deserves greater emphasis in medical education and clinical practice.

59. Schmidt HG, Mamede S. How to improve the teaching of clinical reasoning: a narrative review and a proposal. Med Educ. 2015;49:961-973.

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Review

 

. 2017 Jun;130(6):629-634.

 doi: 10.1016/j.amjmed.2017.01.045. Epub 2017 Feb 24.

How Expert Clinicians Intuitively Recognize a Medical Diagnosis

John E Brush Jr 1, Jonathan Sherbino 2, Geoffrey R Norman 3

Affiliations 

Affiliations

• 1Department of Internal Medicine, Eastern Virginia Medical School and Sentara Healthcare, Norfolk, Va. Electronic address: jebrush@me.com.
• 2Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada.
• 3Department of Clinical Epidemiology and Biostatistics, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada.

• PMID: 28238695
 
• DOI: 10.1016/j.amjmed.2017.01.045

Abstract

Research has shown that expert clinicians make a medical diagnosis through a process of hypothesis generation and verification. Experts begin the diagnostic process by generating a list of diagnostic hypotheses using intuitive, nonanalytic reasoning. Analytic reasoning then allows the clinician to test and verify or reject each hypothesis, leading to a diagnostic conclusion. In this article, we focus on the initial step of hypothesis generation and review how expert clinicians use experiential knowledge to intuitively recognize a medical diagnosis.

Keywords: Exemplars; Experiential knowledge; Heuristics; Illness script; Intuition.

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