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# 健康科学 # 医学教育

ハイチでの革新的な医療トレーニング

ハイチでのバーチャル患者ケースを使った医療教育の新しいアプローチ。

Nikolaos Tsaftaridis, Ioannis Koulas, Stefanos Zafeiropoulos, Veauthyelau Saint-Joy, Marwa Ilali, Michel Ibrahim, Taina Brice, Norrisa Haynes

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目次

ケースベースの学習は、学生が教室で学んだことを実生活の状況に結びつけるのを助ける教授法だよ。仮想の患者ケースを使って学生をディスカッションやアクティビティに巻き込み、理解を深めるんだ。このアプローチは、実際の患者シナリオを反映したケースを扱う医学教育に特に効果的なんだ。

ゲーム化学習アプリ:楽しく勉強する方法

医学教育の世界では、学びをもっと楽しく効率的にするいくつかの教育アプリがあるよ。これらのアプリは、学生を引き込むためにゲームのような要素を多く使ってる。例えば、学生は実際の病院の設定で直面するかもしれない仮想患者シナリオを進めることができるんだ。このアプローチは、積極的な参加を促し、重要な概念を強化する助けになるよ。

限られたソフトウェアオプションの課題

楽しいゲーム化学習にもかかわらず、教育者が面白い患者シナリオを自分で作成して共有するためのソフトウェアプログラムはあまりないんだ。OpenLabyrinthのような無料オプションもあるけど、技術的な知識や多くのデジタルリソースが必要で、学校や教師にとっては障害になることが多いんだ。

教育における障壁を乗り越える

リソースの少ないところ、特に低所得国では、教育者がシミュレーションを使った教授法を導入するのが難しいことが多い。インフラが不足していたり、文化的な違いがあったりすることで、創造的な教授戦略を効果的に使うのが難しくなるんだ。既存のオンライン臨床ケースのほとんどは特定の試験用に作られていて高価だから、裕福な国と同じリソースがない現地の教育者には役に立たないんだよね。

ハイチにおける心臓病学のトレーニング:大きなニーズ

ハイチは多くの社会的、政治的課題を抱えていて、特に心臓病学の医師のための効果的なトレーニングプログラムを作ることが重要なんだ。一つのプロジェクト、"Focused Echo InTervention Package"(FETIP)は、ハイチの心臓病学学生のために特に設計された仮想患者ケースを作成することを目指していたんだ。目的は、現地のニーズや医療の現実に合ったトレーニングを作ることだったよ。

GMENEcho:医学教育への新しいアプローチ

GMENEchoプロジェクトでは、ハイチの内科トレーニーの知識をテストするための一連の仮想患者ケースを開発したんだ。このプログラムは、ハイチの主要な医療施設の一つであるラ・ペックス大学病院でスタートしたよ。基本的なテクノロジーであるコンピュータやスマートフォンを使って、停電や政治的不安の中でも教育的な経験を提供するように設計されていたんだ。

仮想患者ケースの作成

仮想患者ケースは、トレーニングプログラムの評価ツールとして、また独立した教育資源として機能することを目的にしていたんだ。開発には、さまざまな国からの医師や研究者のチームが協力して、ハイチの医療で直面する実際の課題を反映した臨床シナリオを作り上げていったよ。

ケースには、患者の評価方法、心エコーなどの画像検査の使用、治療方針の決定など患者ケアのさまざまな要素が含まれていたんだ。トレーニーが選択を行うように設定されていて、その選択が治療している患者の結果に影響を与えるようになっていたよ。この魅力的なアプローチは、学生が自分の決定について批判的に考えることを可能にして、学びをよりインタラクティブにしたんだ。

文化的な適合

ケースが関係性のある内容になるように、ハイチの医療システムに合わせて内容を調整したよ。チームは、ハイチの医師が利用できるローカルなリソースや治療オプションを考慮したんだ。この文化的な適応は、トレーニーやその教育環境にマテリアルが響くために重要だったんだ。

教育におけるテクノロジーの使用

プロジェクトは、コスト効率が良く使いやすいプラットフォームを提供することを目指していたんだ。オープンソースツールを使うことで、費用を抑えつつ魅力的な経験を作り上げたんだ。ケースには、心音の録音、X線画像、動画などのマルチメディア要素が含まれていて、鮮やかな学習体験を作り出していたよ。

フィードバックを得て成功を測る

仮想患者ケースを完了した後、トレーニーはプラットフォームの使いやすさや有用性を尋ねるアンケートで経験を評価したんだ。これは標準化された使いやすさスケールを使って、参加者がプログラムがどれだけうまく機能していると感じたかを測定したんだよ。

開発プロセス

仮想患者ケースの作成は2023年3月に始まり、2023年9月まで続いたんだ。最初の技術的作業は早く進んだけど、臨床内容の洗練にはもっと時間と労力がかかったよ。チームは、ユーザーフィードバックに基づいてシナリオを調整し続けて、さらに良くしていったんだ。

最初は、ケースは単一の選択肢しか選べないようにフォーマットされていたけど、ユーザーフィードバックを聞いてアップグレードし、トレーニーが複数の選択肢や選ばないオプションを選べるようになったんだ。これは、医師が実際に行う決定に近づけるものになったよ。

インタラクティブな学習

各ケースの構成は、患者とそのバイタルサインを提示することから始まったんだ。トレーニーはさまざまな診断ステップをナビゲートし、患者を効果的に評価し、治療計画を立てる方法を学んだよ。ケースのインタラクティブな性質は学びを強化し、ユーザーが自分の選択に対して即座にフィードバックを受け取れるようにしたんだ。

言語とアクセシビリティ

広いオーディエンスに届くように、内容は英語からフランス語とハイチクレオールに翻訳されたんだ。これは現地の言語と文化を理解しているチームメンバーによって行われたから、トレーニーがマテリアルとつながりやすくなったよ。

影響を評価する

ケースの効果を測るために、チームは事前テストと事後テストのスコアを見たんだ。全体的なパフォーマンス、診断スキル、管理スコアが改善されていることがわかったよ。トレーニーは、仮想ケースを経て心血管問題を診断し管理する能力が大きく向上したんだ。

トレーニーからのポジティブなフィードバック

参加者は仮想患者ケースについてポジティブなフィードバックを表明したんだ。彼らはシナリオが自分の決定について批判的に考えるのを助け、学びがより現実的に感じられるようになったと言ってたよ。中には、もっと挑戦的な内容を追加し、重要な診断基準を強調することを勧めるトレーニーもいたんだ。

学んだ教訓

このプロジェクトは、明確な目標の重要性と、教育プログラムに現地の臨床現実を組み込むことの重要性を確認したんだ。反復的なアプローチが、チームが迅速に適応し、ユーザーフィードバックに基づいて変更を加えるのを可能にしたよ。

これからの展望

GMENEchoプロジェクトの未来には、コンテンツを拡大し、さらに学生を引き込むためにインタラクティブな要素を統合する可能性が含まれているんだ。新しいツールが追加されて、進捗を追跡し、継続的な学習を促進できるようになるかもしれないよ。

結論

GMENEchoプロジェクトは、リソースが限られた環境でも効果的で文化的に関連性のある医療トレーニングツールを作ることが可能であることを示したんだ。アクセシビリティと適応性に重点を置いたこのアプローチは、世界中の同様の教育イニシアチブのモデルとして機能することができるよ。

オリジナルソース

タイトル: Democratizing Virtual Patient Case Creation: A Proof-of-concept Technical Framework for Clinicians

概要: ObjectiveVirtual patient cases are a scalable and engaging tool for training medical professionals. Strategies and frameworks for their implementation in teaching and training settings are few, technically complicated and/or expensive. We developed and evaluated open source and free virtual patient cases to test knowledge acquisition during an echocardiography training program for internal medicine trainees in Haiti. The objective of this paper is to describe the technical aspects of the GMENEcho virtual patient cases implementation and motivate similar work by resource-constrained teams. MethodsWe used an open source engine for text-based games (Twine) since it provides the necessary interaction mechanics and is usable out-of-the-box. The case code was written in SugarCube 2.30.0 notation and the tweego-generated .html file was hosted on Github Pages for continuous integration and deployment, making iterations by the clinical team seamless. Data from completed tests were reported back via email through a third party integration. ResultsThe technical work was completed in two weeks by a team member with a clinical background and minimal computer programming experience. The virtual patient cases were deployed for a pretest (November 2023) and a second time unaltered for a posttest (June 2024) after the interim hands-on and theoretical training had been completed. Qualitative feedback was positive or neutral. The overall score in the posttest was significantly higher with a large effect size (mean absolute improvement 15.26%, p < 0.001; Cohens d: 1.398), similarly to the diagnostic score (mean absolute difference 16.09%, p < 0.001; Cohens d: 1.402). Management performance missed statistical significance by a small margin. The System Usability Scale (SUS) score was 74.6 ("Excellent").There was reduced inter-trainee variability across metrics in the posttest, including the SUS score. DiscussionThis proof-of-concept methodology can be applied to create clinical patient cases for use within a class or a clinical training setting, through a friendly graphical user interface. A more complex software stack can allow for remote or larger scale implementations with additional features. ConclusionThe rapid development time and positive qualitative and quantitative feedback highlight the potential of this approach for clinical education in resource-constrained settings. It can serve as a template for more streamlined adaptations of case-based learning in diverse healthcare settings.

著者: Nikolaos Tsaftaridis, Ioannis Koulas, Stefanos Zafeiropoulos, Veauthyelau Saint-Joy, Marwa Ilali, Michel Ibrahim, Taina Brice, Norrisa Haynes

最終更新: 2024-10-30 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.25.24315696

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.25.24315696.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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