医学生の体験を臨床学習環境で捉え,精密な医学教育を実現します

科学分野:

• 医療教育 テクノロジー テクノロジー
• クリニカル・インフォマティックス
• 医療 専門職 教育 教育

背景:

• 現在の大学院医学教育 (UME) は,臨床学習の主観的な評価に依存しています.
• 学生の臨床経験に関する客観的なデータは不足しており,一貫した教育品質を阻害しています.
• 電子医療記録 (EHR) は,UMEの豊富な,未使用のデータを提供しています.

研究 の 目的:

• 学生の臨床経験の客観的な分析のためにEHRデータを活用する.
• 学習とフィードバックを強化するために,UMEのためのデータ可視化ツールを開発します.
• 臨床学習環境における一貫性と品質モニタリングを改善する.

主な方法:

• EHRデータを用いてビジネスインテリジェンスダッシュボードを開発しました.
• 独特のEHRプロフィールを活用して,体験レベルの学生データを収集しました.
• 総合的な可視化と分析のための集中データセットを作成しました.

主要な成果:

• 2024年までに17のEHR関連ダッシュボードを作成し,訪問データと患者特有のデータを提供した.
• 記録された接触の詳細 (専門分野,診断) と患者の人口統計 (年齢,人種,言語).
• 学生の成績と患者体験指標の分析を可能にし,比較フィードバックを提供しました.

結論:

• 個別化されたダッシュボードは,臨床経験と学生の貢献に関する洞察を提供します.
• データ共有は,学生のターゲット化された学習機会とカリキュラムの教員のサポートを促進します.
• このアプローチは,精密医療教育を推進し,将来の経験的研究をモデルにすることができます.