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Enregistrement W4417136032 · doi:10.2196/73196

Virtual Standardized Patients for Improving Clinical Thinking Ability Training in Residents: Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4417136032 sur OpenAlexvenueno aff
Lanshuai Xu, Qinrong Xu, Baozhen Chen, Chunxia Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPromotion (chess)Clinical trialCritical thinkingClinical PracticeTraining (meteorology)Virtual patient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinical internal medicine practice training traditionally relies on case-based teaching. This approach limits the development of students' clinical thinking skills. It also places significant pressure on instructors. Virtual standardized patients (VSPs) could offer an alternative solution. However, evidence on their feasibility and effectiveness remains limited. Objective: This study aims to use the "VSPs in general practice" interactive diagnostic and teaching system, which uses VSPs to provide 3D virtual simulated patients and mimic virtual clinical scenarios. Medical students are trained through system-preset cases. This study aims to establish the clinical application of VSPs through a "VSPs in general practice" system and compare its effectiveness with traditional teaching in improving students' clinical thinking ability. Methods: A randomized controlled trial was conducted from October 20, 2022, to October 20, 2024. A total of 60 medical students interning at Quzhou People's Hospital were enrolled and divided into 2 groups: the experimental group receiving VSP training (30/60, 50%) and the control group receiving traditional academic training (30/60, 50%). The teaching effectiveness was evaluated using basic knowledge assessments and virtual system scoring. After completing the course, students were surveyed with a questionnaire to assess their satisfaction with the course. Results: All enrolled medical students completed the study. In the evaluation of training effectiveness, the experimental group showed significantly greater improvement in theoretical scores compared to the control group (mean 17.07, SD 4.24 vs mean 10.67, SD 4.91; F1, 59=29.20; Cohen d=1.15; 95% CI 12.43-15.31; P<.001); the total score improvement in the virtual clinical thinking training system test was also significantly better in the experimental group than in the control group (mean 42.60, SD 9.56 vs mean 31.63, SD 7.24; F1, 59=25.10; Cohen d=1.09; 95% CI 34.51-39.72; P<.001). Specifically, improvements in consultation skills (mean 8.76, SD 1.67 vs mean 7.66, SD 2.08; F1, 59=31.09; Cohen d=0.55; 95% CI 7.70-8.70; P<.001), overall objective improvement (mean 11.97, SD 2.77 vs mean 8.15, SD 2.62; F1, 59=30.08; Cohen d=1.16; 95% CI 9.21-10.91; P<.001), initial diagnostic ability (mean 8.74, SD 1.67 vs mean 7.66, SD 2.08; F1, 59=4.91; Cohen d=0.55, 95% CI 7.70-8.70; P=.03), and ability to provide patient treatment (mean 7.23, SD 2.41 vs mean 5.72, SD 2.19; F1, 59=6.42; Cohen d=0.63; 95% CI 5.85-7.01; P=.01) were significantly higher in the experimental group than in the control group. The questionnaire results indicated that 90% (27/30) of the students who participated in the VSPs' training believed it could enhance their clinical thinking abilities. Conclusions: VSPs reinforce the foundational knowledge of internal medicine among medical students and enhance their clinical thinking abilities, as well as improve their capacity for independent work. The VSP system is feasible, practical, and cost-effective, making it worthy of further promotion in clinical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,697
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,697
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,405 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
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Résumé présentoui

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