基于病例開發(fā)和教學(xué)評價視角的護理本科生虛擬問診數(shù)據(jù)分析

杜景榕，王娟，王子文，鄭晶，朱曉雯，趙娟娟，李琨

(1.中山大學(xué) 護理學(xué)院，廣東 廣州 510080；2.廣東藥科大學(xué) 護理學(xué)院，廣東 廣州 510310；3.暨南大學(xué) 護理學(xué)院，廣東 廣州 510632)

護理問診，是臨床護士需要掌握的核心技能，也是護理教學(xué)的重點、難點內(nèi)容[1]?；谌斯ぶ悄芎透餍畔⒔K端的虛擬患者(virtual patient,VP)被認為能夠模擬真實的臨床情景，提高學(xué)生的問診溝通能力，為學(xué)生進入臨床實踐做好準(zhǔn)備[2-3]。然而，現(xiàn)有的VP在應(yīng)用中存在兩個難題，分別是病例質(zhì)量和教學(xué)效果的評價。理想的VP應(yīng)符合真實病人的反應(yīng)，能夠正確回答學(xué)生的詢問。但由于開發(fā)成本高昂，目前能夠?qū)崿F(xiàn)人機之間自然語言交互的VP較少[4]，僅極少研究報道VP的質(zhì)量[5]。另一方面，教學(xué)評價的目的不僅是檢驗學(xué)生的問診水平，更重要的是發(fā)現(xiàn)學(xué)生問診時存在的問題，為教學(xué)提供依據(jù)。而目前研究多為驗證VP的干預(yù)效果，極少反映VP對教學(xué)的指導(dǎo)作用[6]。本課題組開發(fā)了“中大虛擬病人”微信小程序(中國版權(quán)保護中心登記號：2017SR0265888)?，F(xiàn)應(yīng)用VP對護理本科生進行問診考核，從病例開發(fā)和教學(xué)評價視角對考核記錄進行數(shù)據(jù)分析，評價病例質(zhì)量并定位學(xué)生在問診中的不足和缺陷，為今后的問診教學(xué)提供方向和依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2020年3月至2021年1月，采用便利抽樣選取廣東省3所學(xué)校的全日制護理本科生為研究對象。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)本科二年級，處于《健康評估》課程所在學(xué)期末的階段；(2)擁有手機或平板等移動終端電子設(shè)備；(3)具備網(wǎng)絡(luò)環(huán)境并會使用微信。排除標(biāo)準(zhǔn)：(1)在整個《健康評估》課程學(xué)習(xí)中缺勤1周課時以上；(2)因各種原因留級、轉(zhuǎn)學(xué)、休學(xué)的學(xué)生。最終174名護理本科生完成了問診考核，所有學(xué)生均知情同意，自愿參與本研究。本研究經(jīng)校倫理委員會審批通過(2021ZSLYEC-345)。3所學(xué)校共174名學(xué)生參與研究，來自Z、J和G學(xué)校的學(xué)生分別占28.2%、20.7%和51.2%。其中男27名(15.5%)、女147例(84.5%)。年齡為18～23歲，平均(20.0±2.32)歲。

1.2 方法

1.2.1 虛擬患者軟件介紹及使用 “中大虛擬病人”中虛擬病例的設(shè)計以功能性健康型態(tài)理論(functional health patterns,FHPS)為框架，涵蓋了護理問診的重點內(nèi)容[7-9]。每例虛擬病例共包含17個模塊，詳見表1。該VP軟件的形式為微信小程序，可以實現(xiàn)學(xué)生和VP之間的自然語言交互。學(xué)生完成注冊登入該小程序后，經(jīng)授權(quán)可進入考核問診病例，系統(tǒng)會彈出該VP的年齡、性別等基本資料及符合病例基本資料的人物形象圖等。學(xué)生可通過輸入“語音或文字”對VP進行詢問，VP可識別學(xué)生的詢問內(nèi)容并給予回復(fù)，回答時可伴有“眨眼、嘴巴動”等動作。每次問診時間為30 min，問診結(jié)束后點擊“結(jié)束問診”按鈕來結(jié)束對話，系統(tǒng)會根據(jù)學(xué)生問診內(nèi)容的完整性自動評分。

表1 護理問診虛擬患者設(shè)計框架

1.2.2 資料收集方法 研究對象均已學(xué)習(xí)《健康評估》課程中的“常見癥狀問診”內(nèi)容，因此選取1例以“咳嗽、咳痰”為典型癥狀的VP進行考核。由于3所學(xué)校的課程安排不同，因此Z、J大學(xué)均在2019年春季學(xué)期末完成考核，G大學(xué)于2020年秋季學(xué)期末完成考核。每名學(xué)生至多問診3次，以得分最高的一次為有效考核問診，其分數(shù)作為問診考核成績。軟件會自動將學(xué)生和VP之間的問診記錄保留在后臺管理系統(tǒng)，方便研究人員對其進行數(shù)據(jù)分析。

1.2.3 評價指標(biāo)

1.2.3.1 虛擬患者的質(zhì)量評價 基于病例開發(fā)者視角，對于學(xué)生提出的詢問，理想的VP不僅應(yīng)能給予回答，而且應(yīng)該回答正確。因此，通過內(nèi)容完整性和內(nèi)容準(zhǔn)確性兩個指標(biāo)來評價其質(zhì)量。(1)虛擬患者的內(nèi)容完整性=VP能夠回答的詢問數(shù)/學(xué)生產(chǎn)生的總詢問數(shù)×100%。對于不能回答的詢問，它會回復(fù)“我不太清楚您的問題”。(2)虛擬患者的內(nèi)容準(zhǔn)確性=VP正確回答的詢問數(shù)/學(xué)生產(chǎn)生的總詢問數(shù)×100%。研究者會逐一檢查所有VP的回復(fù)，對于其雖然有回復(fù)、但是答非所問的語句，即列為回答不正確。例如，學(xué)生詢問“您的家人有患肺氣腫嗎？”，VP回復(fù)“我有過氣管炎和肺氣腫”，則記為回答不正確。

1.2.3.2 教學(xué)評價 基于教學(xué)評價視角，首先通過學(xué)生的問診考核分數(shù)來反映學(xué)生問診的實際表現(xiàn)以及成績的分布情況；通過模塊覆蓋率、條目覆蓋率和條目命中率來定位學(xué)生問診中的缺陷。(1)VP的評分方法：由5名護理教育專家通過面對面的會議決定，5名專家均具有博士或碩士學(xué)位、副教授及以上職稱，并參與過《健康評估》課程教學(xué)。最終確定總分為100分，各個模塊中病人的每個應(yīng)答都被賦予相應(yīng)的分數(shù)。各模塊分數(shù)所占的比例根據(jù)其重要性確定，現(xiàn)病史模塊占總分的60%，其余16個模塊共占40%。(2)模塊覆蓋率(%)=詢問到某一模塊內(nèi)容的學(xué)生數(shù)/學(xué)生總數(shù)×100%。模塊覆蓋率越低，說明學(xué)生在問診時對這一部分發(fā)生了遺忘。(3)條目覆蓋率(%)=某一模塊被問診到的問題數(shù)/該模塊設(shè)置的總問題數(shù)×100%。某一模塊的條目覆蓋率越低，說明學(xué)生對該模塊的問診內(nèi)容理解越不充分，掌握越不全面。(4)條目命中率(%)=詢問某一問題的學(xué)生數(shù)/學(xué)生總數(shù)×100%，精確體現(xiàn)了學(xué)生在問診中的不足之處。VP小程序后臺管理系統(tǒng)可實現(xiàn)對學(xué)生成績的統(tǒng)計分析功能，以上3個指標(biāo)均可由系統(tǒng)計算得出，計算便捷。

2 結(jié)果

2.1 護理本科生問診考核成績 174名學(xué)生共完成了482次問診(每名學(xué)生產(chǎn)生了1～3次問診記錄)，共產(chǎn)生了28 305次詢問。學(xué)生每次問診考核問題數(shù)為53(33，79)個，問題數(shù)范圍為2～193個。以每名學(xué)生得分最高的一次問診作為有效考核問診，174次有效考核問診共產(chǎn)生了13 497次詢問，學(xué)生有效考核問診問題數(shù)為72(53，93)個，問題數(shù)范圍為20～193個。虛擬問診考核平均成績?yōu)?58.53±14.32)分，成績?yōu)?1.40～82.50分。79.9%的學(xué)生在《健康評估》課程的理論測試中取得合格的成績，具體成績分布見表2。

表2 護理本科生的問診考核成績(N=174)

2.2 問診考核病例的質(zhì)量 根據(jù)有效考核問診，174名學(xué)生共產(chǎn)生13 497次詢問，其中VP未回答的詢問數(shù)有509次，該虛擬患者的內(nèi)容完整性為96.23%。VP雖然有回答，但是回答不正確所對應(yīng)的詢問有558次，該虛擬患者的內(nèi)容準(zhǔn)確性為95.87%。

2.3 教學(xué)評價結(jié)果

2.3.1 模塊覆蓋率和條目覆蓋率 根據(jù)有效考核問診的記錄，通過數(shù)據(jù)分析得到學(xué)生虛擬問診中模塊覆蓋率最低的3個模塊是個人史(50.57%)、認知與感知(50.57%)及角色與關(guān)系(51.72%)。學(xué)生虛擬問診中條目覆蓋率最低的5個模塊是個人史(25.00%)、認知與感知(33.33%)、活動與運動(33.33%)、家族史(33.33%)及營養(yǎng)與代謝(40.00%)

2.3.2 現(xiàn)病史模塊的條目命中率 條目命中率可以精確反映學(xué)生在問診中的不足之處?，F(xiàn)病史作為問診學(xué)習(xí)中的重點內(nèi)容，其條目命中率值得重點關(guān)注。學(xué)生虛擬問診現(xiàn)病史模塊條目命中率最低的5個問題，見表3。

表3 考核虛擬患者現(xiàn)病史模塊的條目命中率(N=174)

3 討論

3.1 病例開發(fā)者視角下，VP質(zhì)量的評價結(jié)果令人滿意 本研究顯示，考核VP的內(nèi)容完整性為96.23%。在病例設(shè)計過程中，研究者提取多人、多次的詢問句中的關(guān)鍵詞，結(jié)合AND、OR等形成布爾邏輯運算式，只要VP識別學(xué)生的詢問，就能通過邏輯運算式匹配到相應(yīng)的回答。學(xué)生的詢問沒有得到回答，主要的原因可能是問診問題中的關(guān)鍵詞沒有納入到邏輯運算式中，因此虛擬病例需要被不斷地測試和修訂。本課題組前期測驗的VP內(nèi)容完整性為83%[10]，本次考核VP的內(nèi)容完整性高于前期結(jié)果，可能與本次考核所用病例經(jīng)過了多輪的測試和修訂，從而包含了問診問題的更多表達方式。本研究顯示，內(nèi)容準(zhǔn)確性為95.87%，優(yōu)于Maicher等[11]用于培養(yǎng)醫(yī)學(xué)生問診能力的虛擬患者的準(zhǔn)確性(92%)。VP回答錯誤的主要原因是答非所問，即VP根據(jù)現(xiàn)有的布爾邏輯運算式將學(xué)生的詢問錯誤地匹配到另外一個回答。因此，每一輪應(yīng)用之后都需要對這些邏輯運算式中的缺陷進行逐一檢查并修改。

3.2 VP實現(xiàn)了對大樣本學(xué)生的客觀、標(biāo)準(zhǔn)化問診考核 本次虛擬問診考核中，174名學(xué)生共完成了482次問診，生成了28 305個詢問問題，證明了VP在問診實踐中的實用性和便捷性。以往的問診考核多采用真實患者或標(biāo)準(zhǔn)化病人，同一名患者難以完成對大樣本學(xué)生的問診考核，即使是受過培訓(xùn)的標(biāo)準(zhǔn)化病人，也難以消除主觀性的影響。VP的應(yīng)用克服了這一難題，能夠?qū)崿F(xiàn)對大樣本群體的標(biāo)準(zhǔn)化客觀問診考核[6,12]，為客觀的教學(xué)評價提供了基礎(chǔ)。本研究中學(xué)生總體考核成績處于中等偏低水平，且差異較大。這可能與學(xué)生剛完成《健康評估》課程的學(xué)習(xí)，缺少問診實踐經(jīng)驗，難以靈活應(yīng)用理論知識有關(guān)。本研究使用的VP軟件，不僅可用于考核測評，也可以用于今后護理教學(xué)中增加學(xué)生的問診實踐機會，提高學(xué)生的問診能力。

3.3 教學(xué)評價視角下，檢驗學(xué)生的問診能力并定位其薄弱之處 本研究中，模塊覆蓋率和條目覆蓋率均最低的兩個模塊是個人史和認知與感知。學(xué)生在這兩個模塊問診不足，一方面是由于學(xué)生問診時對相關(guān)內(nèi)容有遺漏；另一方面，可能與學(xué)生不能正確理解這兩部分的內(nèi)容，因此不能在實踐中應(yīng)用相關(guān)知識有關(guān)。在今后的教學(xué)中，應(yīng)加強對學(xué)生問診薄弱之處的關(guān)注，讓學(xué)生能將所學(xué)知識更好地應(yīng)用到問診實踐中。教師不僅可以了解學(xué)生問診的薄弱之處，還能對具體的問診缺陷進行定位。現(xiàn)病史作為護理問診最重要的部分[13]，通過對現(xiàn)病史模塊中每個問題的條目命中率的比較，發(fā)現(xiàn)條目命中率最低的是對近期痰液顏色的詢問，可能與學(xué)生尚未進入專業(yè)課(如《內(nèi)科護理學(xué)》)的學(xué)習(xí)，缺乏臨床經(jīng)驗和臨床評判性思維有關(guān)。另外，結(jié)果顯示有一半的學(xué)生忽視了痰液的黏度和性質(zhì)，沒有問診相關(guān)的問題。通過條目命中率，能夠精確定位學(xué)生問診中的缺陷，為《健康評估》和《內(nèi)科護理學(xué)》課程提供相關(guān)的教學(xué)建議。

4 小結(jié)

從病例開發(fā)視角，用于問診考核的虛擬患者質(zhì)量令人滿意，確保了學(xué)生的用戶體驗。從教學(xué)評價視角，分析系統(tǒng)保留的問診記錄客觀地反映了教學(xué)效果，發(fā)現(xiàn)學(xué)生問診中的薄弱之處，并精確定位其問診缺陷，可為今后的教學(xué)提供方向和依據(jù)。高質(zhì)量的虛擬患者通過模擬真實的臨床問診情景，可以滿足護理問診的考核需求。盡管本研究中虛擬病例的內(nèi)容完整性和準(zhǔn)確性令人滿意，但仍有提升的空間。在今后的教學(xué)中，基于虛擬患者的應(yīng)用和教學(xué)評價有望提供更多信息，實現(xiàn)更大的應(yīng)用價值。