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在案例陈述中及早提出问题的重要性

ROWLAND W. CHANG, GEORGES BORDAGE, and KAREN J. CONNELL


病例讨论一直是临床教师评估医科学生或舍监了解多少知识以及如何将这些知识应用于诊断的主要方式。然而，这些讨论究竟如何帮助区分成功和不成功的诊断者，一直是一个备受争议的话题。Elstein 等人的研究最初将注意力引向了临床推理过程。虽然他们和其他人经常讨论数据获取、假设生成和假设评估等概念，但 Elstein 等人得出结论认为，"专家和问题解决能力较弱者之间的差异更多地表现在他们在长期记忆中组织起来的经验汇集上，而不是在所采用的计划和问题解决启发式方法上的差异"。这促使更多的研究者开始研究知识检索和组织在诊断性问题解决中的作用（例如，费尔托维奇的逻辑竞争者集、 2 2 ^(2){ }^{2} 帕特尔和格罗恩的生产规则、 3 3 ^(3){ }^{3} 诺曼等人的实例、 4 4 ^(4){ }^{4} 博尔戴奇和扎克的原型、 5 5 ^(5){ }^{5} 以及莱米厄和博尔戴奇的语义网络 6 − 8 6 − 8 ^(6-8){ }^{6-8} ）。到目前为止，研究人员已经发现，成功的临床医生拥有一套更好的诊断假设，但他们一直无法解释这一现象，从而揭示出产生更好诊断假设的心理过程的本质。

Bordage 及其同事 9 9 ^(9){ }^{9} 开发并验证了一种基于临床医生话语语义分析的知识结构评估方法。语义分析通过评估临床医生对症状和临床发现的意义归纳，对病例陈述进行独特的评估。例如，一名学生可能会将患者 "右膝盖疼痛、肿胀，两晚前开始，两年前和九年前发作 "转化为问题的概念化或表述，如 "单个大关节突然、夜间和极度剧烈疼痛的急性、反复发作"。下划线的词称为语义修饰词（SQ），即代表学生对临床发现的概念化或抽象化的术语（形容词或副词）。语义修饰词反映了临床医生赋予临床数据的意义。语义分析系统地搜索这些语义修饰词，并将其用于比较和对比整个病例陈述中的潜在诊断。使用语义限定词对诊断进行分类的临床医生，要比那些仅仅拘泥于原始症状和体征的临床医生更能做出准确的诊断（参见Bordage关于详细或汇编的论述与减少或分散的论述相比的讨论 9 , 10 9 , 10 ^(9,10){ }^{9,10} ）。综合来看，临床医生的转换或 SQ 揭示了他或她对主诉和当前疾病的表述。

认知心理学已经证明，问题表征在解决问题的过程中起着至关重要的作用（例如，在代数教育 11 11 ^(11){ }^{11} 中）。在医学中，问题表征将构成数据获取和假设生成之间的一个中间步骤，表征有助于临床医生理解问题，并将其知识检索引向相关的诊断组或诊断。根据问题表征的概念，我们假设成功的诊断医师（诊断正确的医师）会有更全面、更相关、更早的问题表征，这一点可以从语义转换中得到证明，并且能够在病例陈述中同时比较和对比多个诊断。为了探索和验证这些假设，我们进行了一项案例研究。

  方法


受试者和标准化病人。19 名三年级医学生和 4 名风湿病专家对一名主诉为膝关节疼痛和肿胀的标准化病人进行了检查，该疼痛和肿胀从半夜开始，持续了两天。这些学生是大学医院医学实习的全体学生，也是他们三年级的最后一次实习。风湿病学家是大学临床教师，因其公认的临床专业知识而被选中。受试者对两名经过培训的标准化病人中的一人进行了访谈和检查；学生接受了为期五天的测试，风湿病学家接受了为期两天的测试。患者的病史、体格检查和实验室检查均取自一名患有复发性急性痛风性关节炎的真实患者。受试者被要求用两个刺激性问题来陈述病例：你得出了什么诊断？你是如何得出这一诊断的？主治医生在陈述过程中根据需要提出澄清问题。病例陈述均已记录并转录。

语义分析。四名训练有素的编码员（两名医生、一名职业治疗师和一名医学教育工作者）使用标准程序 9 9 ^(9){ }^{9} ：(1) 将每个演示文稿划分为代表不同推理思路的论点（即包含主导话题的文本部分以及与之相关的所有陈述或短语）；(2) 注意每个论点中表达的诊断；(3) 识别演示文稿中离散数据的实例、(2) 注意每个论点中表达的诊断；(3) 识别临床表现中的离散数据（如 "膝盖痛把我弄醒了"）转化为语义修饰词（如 "急性 "膝盖痛）的情况。）事实证明，编码员的判断是可靠的。 9 9 ^(9){ }^{9}

记录了与主诉和现症的六个基本语义属性相关的 SQ：(1）发病：突然、急性、突发或迅速；（2）部位：单发、大面积、局部、单侧、病灶或近端关节；（3）病程：发作性、远期、复发、既往或不规则；（4）严重程度：强烈或极端；（5）背景：休息时或夜间；以及（6）患者特征：男性或老年。

一般来说，这些属性包括任何主诉或当前疾病的基本定义（例如，贝茨 12 , p.14 12 ,  p.14  ^(12," p.14 "){ }^{12, \text { p.14 }} ）。研究人员认为上述列表代表了与急性单关节炎鉴别诊断最相关的概念化或问题表征。只要在论证中提到一个或多个与该属性相关的 SQ，就会为每个属性分配一个点。这样就可以为每个论据指定一个基本语义属性分数，范围从 0 到 6。对所有痛风论据进行了检查。

统计分析。受试者被分为两组：16 名做出正确诊断的受试者和 7 名未做出正确诊断的受试者。对每个受试者和每组受试者计算了以下参数：包含痛风的论据的平均基本语义属性得分（衡量语义转换的相关性）、痛风论据中独特（非重复）SQ 的平均数量（衡量语义转换的彻底性）以及痛风论据中表达的诊断的平均数量（诊断之间的竞争程度）。这些参数还针对每个受试者的第一个痛风论据进行了计算（以评估临床医生对问题的早期表述）。此外，在任何一个痛风论据中，基本语义属性的最高得分为

以及所有痛风论点的累积基本语义属性得分（全面性和相关性的综合测量），并计算出每组的平均值。使用曼-惠特尼 U U UU 检验来评估各组平均值的差异。

  成果


在诊断错误的七名受试者中，有两名受试者没有任何包含痛风的论点；他们被排除在分析之外。做出正确诊断的受试者使用的基本语义属性是做出错误诊断的受试者的三倍（2.1 vs 0.6），这表明他们对问题的表述比做出错误诊断的受试者的表述更加相关。同样，他们在表述病人的临床发现时所使用的不同语义修饰词的数量也是错误诊断者的两倍（6.5 对 3.1）。这表明，诊断成功者的问题表述比诊断错误者更全面。诊断正确者在痛风论据中提及的诊断次数是诊断错误者的两倍（2.9 对 1.5）。这表明，成功诊断者比他们的同行同时比较和对比了更多可能的诊断。这些差异在临床和统计学上都具有显著意义（所有 p p pp 值均为 < .01 < .01 < .01<.01 ）。当分析仅限于第一个痛风论点时，基本语义属性的差异依然存在，这证实了那些做出正确诊断的人在其陈述的早期就构建了相关的问题表征（见表1）。

  讨论


在临床和统计方面，成功和不成功的诊断者之间的差异都非常明显。成功的诊断者比不成功的诊断者有更全面和相关的问题表征，并能同时进行更多的诊断比较和对比。这些差异可能表明，做出错误诊断的人的知识储备较少。在两个病例中，痛风在病例陈述中从未被提及，这可能是真实的。然而，其他五名做出错误诊断的人都提到了痛风，这表明他们之前对这一诊断有一定的了解或经验。虽然知识或经验基础的差异可以解释成功和不成功的诊断者之间的部分差异，但他们通过使用临床问题的相关表征同时比较和对比几种诊断的能力差异更为突出，并可能产生有趣的教育意义。

在医学教育中，对问题表征的研究还没有进行过探索。迄今为止，大多数研究诊断问题解决方法的研究人员都集中于记录成功和有经验的诊断人员做出了更好的诊断假设，以及他们的知识更丰富、更有条理，但很少有研究成果能为提高诊断技能带来具体的教育策略。例如，Kassirer 和 Kopelman 13 13 ^(13){ }^{13} 所讨论的提高临床问题解决能力的策略鼓励尽早提出假设并进行评估。虽然有几条教学原则指导学生改进假设评估，但并没有明确的方法教学生如何提出好的假设，也许只能通过记住与特定主诉相关的鉴别诊断列表，这种策略并不十分成功。 10 10 ^(10){ }^{10} 然而，专注于问题表征可以让学生更好地利用他们在医学教育的临床前几年中获得的病理学和病理生理学知识。将临床数据转化为相关语义修饰词集的能力所体现的问题表征，可使诊断人员将病人的体征和症状（如急性单关节炎）与相关病理生理学（如感染性与晶体机制）和疾病（如化脓性关节炎与痛风）联系起来。正如 Elstein 等人所建议的那样，问题表征给人一种大局观（急性、单关节炎）的感觉，可以触发记忆中相关诊断的检索（化脓性关节炎与痛风）。 20 年前："虽然记忆存储内容的不同显然会使解决问题的能力强弱有所区别，但这并不意味着医学问题的解决完全依赖于对被动回忆内容的掌握。知识必须经过检索和组织"[着重号为我们所加]。 1 1 ^(1){ }^{1}

"问题表征 "在问题解决中的关键作用已在教育心理学，特别是数学教育中得到证明（例如，Brenner 等人， 11 11 ^(11){ }^{11} ）。问题解决的过程按几个阶段进行分析，其中第一个阶段是问题表征，即问题解决者在头脑中构建一个情境表征，然后是解决方案的规划、执行和监控。可以使用多种形式来表示问题，包括文字（如 SQ）、图形、图表、表格、方程和图片。Brenner 及其同事 11 11 ^(11){ }^{11} 假设，许多学生还没有在头脑中真正建立起问题的表象，还没有真正理解情境，就被要求解决问题。他们的研究表明，使用多种问题表征形式进行教学，可以提高学生的问题表征技能和解决问题的能力。

医学中的问题表征可以从以下几个方面来看

表 1.一例急性痛风性关节炎病例中临床医生最终诊断正确与错误的语义分析参数结果
  正确诊断 ( n = 16 ) ( n = 16 ) (n=16)(n=16)   诊断不正确 ( n = 5 ) ∗ ( n = 5 ) ∗ (n=5)^(**)(n=5)^{*} p -value (Mann-Whitney U Test) p -value   (Mann-Whitney U   Test)  {:[p"-value "],[" (Mann-Whitney U "],[" Test) "]:}\begin{gathered} p \text {-value } \\ \text { (Mann-Whitney U } \\ \text { Test) } \end{gathered}
  平均值（标清）   平均值（标清）

整体病例介绍

痛风论据的基本语义属性平均得分（满分 6 分		 2.1 (1.1) 0.6 (69) . 008

所有痛风论点的基本语义属性累积得分		 3.8 (1.3) 1.6 (2.1) . 04

每个 gout 参数的不同语义限定符数量		 6.5 (3.9) 3.1 (1.7) . 05

每个痛风论点的诊断次数		 2.9 (1.3) 1.5 (.44) . 008

痛风最佳论据中的基本语义属性得分		 3.4 (1.1) 1.2 (1.3) . 006
  痛风首次论证

第一个痛风参数的基本语义属性得分		 2.7 (1.4) . 60 (.90) . 01

第一个痛风参数中不同语义限定词的数量		 8.8 (5.8) 3.4 (2.9) . 08

首次痛风论证的诊断次数		 2.6 (1.6) 1.4 (.55) . 08
Correct Diagnosis (n=16) Incorrect Diagnosis (n=5)^(**) "p-value (Mann-Whitney U Test) " Mean (SD) Mean (SD) Overall case presentation Average basic semantic atribute score (out of 6) in gout arguments 2.1 (1.1) 0.6 (69) . 008 Cumulative basic semantic attribute score for all gout arguments 3.8 (1.3) 1.6 (2.1) . 04 Number of distinct semantic qualifiers per gout argument 6.5 (3.9) 3.1 (1.7) . 05 Number of diagnoses per gout argument 2.9 (1.3) 1.5 (.44) . 008 Basic semantic attribute score in best gout argument 3.4 (1.1) 1.2 (1.3) . 006 First gout argument Basic semantic atribute score for first gout argument 2.7 (1.4) . 60 (.90) . 01 Number of distinct semantic qualifiers in first gout argument 8.8 (5.8) 3.4 (2.9) . 08 Number of diagnoses in first gout argument 2.6 (1.6) 1.4 (.55) . 08| | Correct Diagnosis $(n=16)$ | Incorrect Diagnosis $(n=5)^{*}$ | $\begin{gathered} p \text {-value } \\ \text { (Mann-Whitney U } \\ \text { Test) } \end{gathered}$ | | :---: | :---: | :---: | :---: | | | Mean (SD) | Mean (SD) | | | Overall case presentation | | | | | Average basic semantic atribute score (out of 6) in gout arguments | 2.1 (1.1) | 0.6 (69) | . 008 | | Cumulative basic semantic attribute score for all gout arguments | 3.8 (1.3) | 1.6 (2.1) | . 04 | | Number of distinct semantic qualifiers per gout argument | 6.5 (3.9) | 3.1 (1.7) | . 05 | | Number of diagnoses per gout argument | 2.9 (1.3) | 1.5 (.44) | . 008 | | Basic semantic attribute score in best gout argument | 3.4 (1.1) | 1.2 (1.3) | . 006 | | First gout argument | | | | | Basic semantic atribute score for first gout argument | 2.7 (1.4) | . 60 (.90) | . 01 | | Number of distinct semantic qualifiers in first gout argument | 8.8 (5.8) | 3.4 (2.9) | . 08 | | Number of diagnoses in first gout argument | 2.6 (1.6) | 1.4 (.55) | . 08 |

例如，"一名老年男性逐渐出现双侧手部运动和敏感障碍"，而不是 "一名年轻男性突然出现右臂单侧运动障碍"。 ′ ′ ′ ′ ^(''){ }^{\prime \prime} SQ作为问题的抽象语言表征，可以与其他类型的表征联系起来，这些表征有助于从记忆中检索知识，例如病理生理学或病理学的视觉表征（例如，在头脑中看到一个发炎的关节及其各种结构）。与问题表征相关的抽象转换也可能与更高的诊断深度和准确性相对应，这体现在语义的阐述或汇编论述上，而不是缩减或分散的论述上。 10 10 ^(10){ }^{10}

本病例研究的结果以及支撑这项工作的理论框架表明，试图将问题表述活动（急性单关节炎）与临床知识（传染性结晶）相结合的教育策略很可能会提高受训者的诊断技能（在本病例中对痛风做出准确诊断）。具有讽刺意味的是，在许多医学院中，物理诊断课程（可促进对病人问题的抽象表述）和病理生理学课程（可促进对疾病的抽象或形象表述）通常是同时教授的，但对学生来说，这两门课程很少或根本没有整合。

目前的研究结果表明，高质量的问题表征在病例陈述的早期就很明显。那些成功的诊断者会在陈述开始时使用相关的语义限定词。他们不仅将其作为描述患者特征的一种方式，还将其作为获取、比较和对比相关诊断的一种手段（例如，急性、单关节炎与急性、与化脓性关节炎、痛风或类风湿性关节炎相关的多关节炎）。这些初步发现对医学教育中的理论建设和教学具有重要意义，具体体现在以下三个问题中。问题表征过程在临床医生和不同医学领域（通用技能与具体病例）中的普遍性如何？能否向医学生传授问题表征技能（如

代数学生就是这种情况）？问题表征的使用能否提高学习效果和诊断准确性？

通讯：Rowland W. Chang, MD, MPH, Department of Preventive Medicine, Northwestern University Medical School, 680 North Lake Shore Drive, Suite 1002; Chicago, IL 60611-4402; e-mail rwchang@nwu.edu。

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  1. "有 7 名受试者得出了错误的诊断，其中 2 人没有任何包含痛风的论点，这 2 人被排除在分析之外。