Improving the learning of clinical reasoning through computer-based cognitive representation

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The development of design principles to guide the development of clinical reasoning in physiotherapy education

Philosophiae Doctor - PhDClinical reasoning is enigmatic; however, students need to learn how to do it, educators need to be able to develop it, and experts need to explain how they do it. Health professions educators have described clinical reasoning as a skill required for health professionals. Clinical reasoning has been used synonymously with terms such as clinical judgement, critical thinking and clinical decision-making. Broadly speaking, clinical reasoning refers to the thought and decision-making processes associated with clinical practice and particularly choosing a course of action for a patient. Possible strategies for developing clinical reasoning and the use of certain learning tasks in the development of clinical reasoning in undergraduate health professions students have been highlighted. However, there are still areas of research to consider

Desarrollo del Software "Reasoning6physios" como Facilitador del Razonamiento Clínico en Fisioterapia Musculoesquelética

INTRODUCCIÓN: El razonamiento clínico es una competencia de vital importancia que todo fisioterapeuta debería desarrollar. En fisioterapia neuromusculoesquelética, que es nuestro objeto de estudio, apenas se han diseñado herramientas facilitadoras del mismo. Por ello, nuestro objetivo primario fue construir un software que estuviera alojado en la nube para facilitar el razonamiento clínico en fisioterapia neuromusculoesquelética. METODOLOGÍA: el proyecto se dividió en dos fases. Fase I, que consistió en el análisis del problema y de la situación actual en cuanto a la falta de un programa que facilitara el razonamiento clínico en el campo de la terapia manual; en esta fase se realizó una revisión sistemática siguiendo la guía PRISMA acerca de las variables que influyen en el razonamiento clínico. La calidad metodológica de los estudios incluidos se valoró utilizando el instrumento CASP. Fase II, que consistió en el trabajo de implementación del software “Reasoning Physios” en la nube haciendo uso de las denominadas metodologías ágiles. Como base de datos se utilizó Microsoft SQL Server y se realizaron diferentes pruebas de validación de la estructura con el objetivo de testear la aplicación. RESULTADOS: entre los 8 estudios incluidos se identificaron un total de 77 factores que influyen en el razonamiento clínico. La aplicación en la nube presenta una interfaz general con 6 menús desplegables. El menú paciente presenta diferentes apartados: datos personales, historia médica, pruebas complementarias y consulta. La sección consulta presenta diferentes pestañas: anamnesis, planificación de la exploración física, exploración física y tratamientos. Se incluyeron algunas estrategias para facilitar el razonamiento clínico como “tooltips” de reflexión, botones de “haz tu razonamiento visible” y las denominadas “categorías de hipótesis”. CONCLUSIONES: el razonamiento clínico es un proceso complejo donde influyen múltiples factores. “Reasoning Physios” es una aplicación en la nube que puede ser utilizada tanto por fisioterapeutas educadores como por clínicos. El software aporta ciertas características relacionadas con la mejora y desarrollo del razonamiento clínico. La aplicación incluye una parte de gestión para aumentar la eficiencia del servicio de fisioterapia

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung ; Medizinische Fakultät der Ludwig-Maximilians-Universität München ; 05.-08. Oktober 2011 ; Tagungsband ; [Lehren - Lernen - Prüfen ; von der Dissonanz zum Dreiklang? ; abstracts] ; Lehren - Lernen - Prüfen

Book of Abstracts: Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA): 05.10. - 08.10.2011, Münche

Integrating Technology Acceptance Model and Health Belief Model Factors to Better Estimate Intelligent Tutoring System Use for Surge Capacity Public Health Events and Training

The U.S. public health system is continually challenged by unexpected epidemiological events that pose significant risks to the health of the community and require a commensurate surge in the public health system capacity to stem the spread of the disease. The complexity and even changing nature of funding and surge events drives agencies to innovate in order to maintain and support a competent workforce as well as update, or evolve the knowledge, skills and abilities (KSA) necessary to prevent, mitigate, or even eliminate the health crisis arising from a disease. This research investigates the capability of an agent-based, online personalized (AOP) intelligent tutoring system (ITS) that adaptively uses aptitude treatment interaction (ATI) to deliver public health training and assure competency. Also, presented is a conceptual model that combines Davis\u27 Technology Acceptance Model (TAM) and the Public Health Service\u27s Health Behavior Model (HBM) concepts to understand actual use of new technology in the public health sector. TAM is used to evaluate the effectiveness and the behavioral intent to use the system. HBM is used to explain and predict the preventative health behavior of actual use of the ITS. Our findings indicate the use of the ITS increases participant performance while providing a high level of acceptance, ease of use, and competency assurance. Without the determination of casual sequence, the TAM/HBM conceptual model demonstrated the best fit for predicting actual use of an ITS with the constructs of attitude, cues to action, and perceived ease of use showing the most influence. However, discussion of our findings indicates limited potential for an ITS to make a major contribution to adding workforce surge capacity unless members are directed to utilize it and technology barriers in the current public health IT infrastructure overcome