Les systèmes d’aide à la décision clinique peuvent-ils être un atout dans la formation médicale ? Une approche expérimentale

Aug 06, 2023

BMC Medical Education volume 23, Numéro d'article : 570 (2023) Citer cet article

319 Accès

Détails des métriques

L’exactitude du diagnostic est l’une des principales pierres angulaires d’une prise de décision médicale appropriée et réussie. Les systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) ont récemment été utilisés pour faciliter les considérations diagnostiques du médecin. Cependant, à ce jour, on sait peu de choses sur les atouts potentiels du CDSS pour les étudiants en médecine en milieu éducatif. Le but de notre étude était d'explorer l'utilité des CDSS pour les étudiants en médecine évaluant leurs performances diagnostiques et l'influence de ces logiciels sur la confiance des étudiants dans leurs propres capacités diagnostiques.

Sur la base de cas papier, les étudiants devaient diagnostiquer deux patients différents en utilisant respectivement un CDSS et des méthodes conventionnelles telles que des manuels scolaires. Les deux patients avaient une maladie commune, dans un cas la présentation clinique était typique (amygdalite), dans l'autre cas (embolie pulmonaire), cependant, le patient se présentait de manière atypique. Nous avons utilisé un essai contrôlé randomisé en grappes 2x2x2 entre et intra-sujets pour évaluer l'exactitude du diagnostic chez les étudiants en médecine, également en modifiant l'ordre des ressources utilisées (CDSS en premier ou en second).

Les étudiants en médecine de 4e et 5e années ont obtenu des résultats équivalents en utilisant les méthodes conventionnelles ou le CDSS dans les deux cas (t(164) = 1,30 ; p = 0,197). La précision du diagnostic et la confiance dans le diagnostic correct étaient plus élevées dans la condition de présentation typique que dans la condition de présentation atypique (t(85) = 19,97 ; p < 0,0001 et t(150) = 7,67 ; p < 0,0001). Ces résultats réfutent notre hypothèse principale selon laquelle les étudiants diagnostiquent plus précisément lorsqu'ils utilisent des méthodes conventionnelles par rapport au CDSS.

Les étudiants en médecine de 4e et 5e années ont obtenu des résultats équivalents dans le diagnostic de deux cas de maladies courantes présentant des présentations cliniques typiques ou atypiques en utilisant des méthodes conventionnelles ou un CDSS. Les étudiants maîtrisaient bien le diagnostic d’une maladie courante présentant une présentation typique, mais sous-estimaient leurs propres connaissances factuelles dans ce scénario. En outre, les étudiants étaient conscients de leurs propres limites diagnostiques lorsqu'ils étaient confrontés à un cas difficile avec une présentation atypique pour lequel l'utilisation d'un CDSS ne semblait fournir aucune information supplémentaire.

Rapports d'examen par les pairs

La précision du diagnostic est l’une des principales pierres angulaires d’une prise de décision médicale appropriée et réussie [1, 2]. Les étudiants en médecine se familiarisent déjà progressivement avec la compétence cruciale consistant à poser leur propre diagnostic [3, 4] et à les évaluer de manière critique [5, 6]. Les approches didactiques enseignant aux étudiants comment parvenir à des conclusions diagnostiques ont certainement différé en fonction de facteurs tels que le moment, le pays et l'établissement médical [7, 8]. De plus, les innovations technologiques ont également contribué à modifier les procédures d'enseignement sur la façon de poser un bon diagnostic [9]. Un exemple d’assistance technologique serait les systèmes numérisés d’aide à la décision clinique (CDSS) qui sont désormais largement utilisés par les cliniciens [10] et les patients [11]. L'utilité potentielle du CDSS dans l'enseignement des processus de diagnostic pour les étudiants en médecine sera explorée plus en détail dans cette étude.

Les CDSS sont des logiciels destinés à offrir une aide impersonnelle à la prise de décision médicale afin de faciliter les processus de diagnostic [12]. Des prototypes des CDSS actuels ont déjà été développés dès les années 1950 [13, 14]. Au fil du temps, ces logiciels se sont progressivement perfectionnés, notamment avec les progrès des technologies numériques et en utilisant l’intelligence artificielle basée sur d’énormes échantillons de données [15, 16] au lieu des seuls algorithmes de diagnostic réductionnistes. Aujourd'hui, l'émergence des smartphones [17] a rendu les CDSS facilement accessibles au grand public sous la forme de vérificateurs de symptômes [18]. Compte tenu de la large diffusion de ces CDSS, leurs performances et leur utilité potentielle dans la pratique médicale en général ont déjà été largement étudiées (19, 20). Aussi, Berner et. Al. ont trouvé une précision de 52 % à 71 % en comparant les performances de quatre CDSS sur plus de 100 cas difficiles, ce qui signifie que ces systèmes ont fourni un bon diagnostic parmi un choix de diagnostics possibles prédéfinis [21]. Au fil du temps, la précision des CDSS a augmenté, comme l'ont montré Graber et Mathew qui ont rapporté une précision de 98 % mesurée en nommant le bon diagnostic dans les 30 premiers diagnostics possibles dans plus de 50 cas difficiles différents [22]. Mais il semble y avoir une divergence en ce qui concerne la présentation rare des maladies. À titre d'exemple, Hill et al. ont constaté que les vérificateurs de symptômes indiquaient le bon diagnostic en premier pour les présentations courantes dans 42 % des cas, contre seulement 4 % pour les présentations peu courantes [23]. Il est à noter que la précision des vérificateurs de symptômes semble avoir stagné au cours de la dernière décennie [24].