Raciocínio clínico para iniciantes na educação médica : desenvolvimento de habilidades e avaliação em comparação com especialistas e inteligência artificial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Melhem, Abrão José Junior
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
EDUCAÇÃO MÉDICA
METODOLOGIAS ATIVAS
raciocínio clínico
estudantes de Medicina
instrumento de avaliação
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9566/acervo/detalhe/155379
Resumo: (Doutorado em Desenvolvimento Comunitário) - Programa de Pós-Graduação Interdisciplinar em Desenvolvimento Comunitário, Universidade Estadual do Centro-Oeste
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spelling Raciocínio clínico para iniciantes na educação médica : desenvolvimento de habilidades e avaliação em comparação com especialistas e inteligência artificialEDUCAÇÃO MÉDICAMETODOLOGIAS ATIVASraciocínio clínicoestudantes de Medicinainstrumento de avaliaçãoINTELIGÊNCIA ARTIFICIAL(Doutorado em Desenvolvimento Comunitário) - Programa de Pós-Graduação Interdisciplinar em Desenvolvimento Comunitário, Universidade Estadual do Centro-OesteA educação médica trata de questões neuropsicológicas básicas como o desenvolvimento cerebral, memória, linguagem, motivação e emoção, variados aspectos psicossociais e o uso de substâncias psicoativas. Questões pedagógicas como ambiente acadêmico, aprendizagem, docência e metodologias também são relevantes. A crescente pesquisa em educação médica destaca o papel do Aprendizado Baseado em Casos (CBL), que objetiva o ensino do Raciocínio Clínico (RC). Nos últimos dez anos, mais de 700 mil artigos sobre ensino médico e mais de 26 mil sobre CBL foram publicados, considerada apenas uma das bases científicas internacionais. O RC dirige-se à redução dos erros diagnósticos e melhor uso de recursos em saúde, beneficiando a sociedade. Estima-se que erros diagnósticos causem ao menos 40 mil mortes por ano nos Estados Unidos. RC pode ser definido como uma habilidade de coletar, compilar, organizar e processar dados clínicos, gerar hipóteses diagnósticas e propor conduta médica. Os médicos geralmente desenvolvem-no com a prática, observando modelos ou participando de cursos. No Brasil, esta prática pedagógica tem sido introduzida em disciplinas desde os primeiros anos dos cursos, em conformidade com publicações internacionais. Métodos para avaliação desta habilidade sugerem a avaliação em separado de cada um de seus componentes. O objetivo geral desta pesquisa é, portanto, comparar a Acurácia e a Autoconfiança em testes de RC de estudantes de Medicina do ciclo pré-clínico de duas universidades públicas do Estado do Paraná, a Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO), com 5 anos de implantação, e a Universidade Estadual de Londrina (UEL), com mais de 55 anos de atividade. Os objetivos específicos são: comparações com os componentes do RC, a Percepção do Ambiente Acadêmico, o Teste do Progresso (TP) e modelos generativos de Inteligência Artificial (IA). É um estudo transversal, com o Teste para Avaliação do Raciocínio Clínico (TARC), criado e validado para esse fim, que quantifica a Acurácia comparada a um gabarito elaborado por especialistas acrescido de questões sobre Autoconfiança, em escala de Likert, e questões sobre a Percepção do Ambiente Acadêmico, pelo Dundee Ready Education Environment Measurement (DREEM). Dados do TP foram disponibilizados pelo Departamento de Medicina da UNICENTRO. O TARC foi também aplicado em plataformas de IA. Os respondentes foram divididos em quatro grupos: G0: ingressantes na UNICENTRO; G1. estudantes do final do 1º ano da UNICENTRO; G2: estudantes do final do 2º ano da UNICENTRO; G2UEL: estudantes do final do 2º ano da UEL. Foram usados o teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov, o teste de confiabilidade alfa de Cronbach, as comparações qui quadrado, t de student e Kruskal-Wallis, as correlações de Pearson e Spearman e a regressão quadrática. Os principais resultados observados foram: mediana de Acurácia crescente de G0 a G2 (34,4%; 50,0% e 61,9%, p<0,001) e semelhante entre G2 e G2UEL (61,9% x 58,1%); Autoconfiança menor no G0 (p<0,001); Percepção do Ambiente Acadêmico melhor no G2UEL (p<0,001). Há moderada correlação e predição da Autoconfiança com a Acurácia (rô= 0,523, p<0,01; R2=0,230; p= 0,001). Há também uma correlação fraca entre a Autoconfiança e a Percepção do Ambiente (rô= 0,240, p=0,018). Comparações intragrupo mostraram predomínio da Autoconfiança sobre a Acurácia. Na comparação com a IA, observou-se melhor Acurácia em RC do que médias no TP. Conclui-se que a Acurácia foi crescente conforme a progressão no curso e a Autoconfiança foi menor nos ingressantes, sem diferença entre as duas escolas de Medicina.Medical education deals with basic neuropsychological issues such as brain development, memory, language, motivation and emotion, various psychosocial aspects and the use of psychoactive substances. Pedagogical issues such as academic environment, learning, teaching and methodologies are also relevant. The growing research in medical education highlights the role of Case-Based Learning (CBL), which aims to teach Clinical Reasoning (CR). In the last ten years, more than 700,000 articles on medical education and more than 26,000 on CBL have been published, considered just one of the international scientific bases. RC aims to reduce diagnostic errors, enhancing the use of health resources and benefiting the society. It is estimated that diagnostic errors are involved in, at least, 40,000 deaths per year in the United States. CR can be defined as an ability to collect, compile, organize and process clinical data, generate diagnostic hypotheses and propose medical actions. Doctors usually develop it through practice, by observing professors or joining courses. In Brazil, this pedagogical practice has been introduced in subjects since the first years of the courses, in accordance with international publications. Methods for this ability’s assessment indicate the separate assessment of each component of CR. The general objective of this research is, therefore, to compare Accuracy and Self-confidence in CR tests by medical students in the pre-clinical cycle of two public universities in the State of Paraná, the Middle West State University of Paraná (UNICENTRO), which is 5 years-old, and the State University of Londrina (UEL), with more than 55 years of activity. The specific objectives are comparisons with the CR components, Perception of the Academic Environment, the Progress Test (PT) and artificial intelligence (AI). A cross-sectional study was carried out, using the Clinical Reasoning Assessment Test (CRAT), created and validated for this purpose, which quantifies Accuracy compared to a template organized by experts, added with questions about Self Confidence with a Likert scale, and questions about Perception of the Academic Environment, by the Dundee Ready Education Environment Measurement (DREEM). The PT data were available by the Department of Medicine at UNICENTRO. CRAT has also been applied to AI platforms. The respondents were divided into four groups: G0: new students to UNICENTRO; G1. students at the end of the 1st year at UNICENTRO; G2: students at the end of the 2nd year at UNICENTRO; G2UEL: students at the end of the 2nd year at UEL. The Kolmogorov-Smirnov normality test, Cronbach's alpha reliability test, chi-square, student's t and Kruskal-Wallis comparisons, Pearson and Spearman correlations and quadratic regression were used. The main results observed were increasing median Accuracy from G0 to G2 (34.4%; 50.0% and 61.9%, p<0.001) and similar median between G2 and G2UEL (61.9% x 58.1%); lower Self-confidence in G0 (p<0.001); better Perception of the Academic Environment in G2UEL (p<0.001). There is moderate correlation and prediction between Self-Confidence and Accuracy (rho= 0.523, p<0.01; R2=0.230; p= 0.001). There is also a weak correlation between Self-confidence and Perception of the Academic Environment (rho= 0.240, p=0.018). Intragroup comparisons showed a predominance of Self-Confidence over Accuracy. In comparison with AI, better accuracy was observed in CR than averages in TP. It is concluded that Accuracy increased as the course progressed and Self-Confidence was lower in beginners, with no difference between the two medical schools.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESAcesso AbertoSubmitted by Fabiano Jucá (fjuca@unicentro.br) on 2024-07-25T14:23:51Z No. of bitstreams: 1 ABRÃO JOSÉ MELHEM JUNIOR.pdf: 1777936 bytes, checksum: a05b2d73623e21871d9384f57dd56b3a (MD5) Made available in DSpace on 2024-07-25T14:23:51Z (GMT). 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