医学生利用虚拟人体模拟提高沟通技巧的经验与结果:混合方法研究

介绍

背景

沟通对健康问题至关重要。医疗保健中沟通不畅与不良后果、医疗差错和满意度下降有关[1-6]。患者-提供者和提供者-提供者之间的沟通技巧对结果都有影响。从传递信息和诊断到为医疗决策提供解释，沟通是健康遭遇的许多方面的基础。这些解释的质量(例如，causability)依赖于高质量的沟通[7]。除了传授和收集信息外，提供者沟通的方式也同样重要，但往往没有得到重视。为了解决这一关键需求，MPathic-VR是一种利用虚拟人(VH)信息技术的干预措施，旨在培训移情沟通技巧。共情是一组与"一个人对另一个人的经历的反应"有关的构念[8]。相比之下，同情通常是指对他人的同情。共情的建构包括:(1)前因-个体和情境;(2)过程-产生共情结果的机制;(3)人际共情结果-观察者的认知和情绪反应;(4)人际共情结果-观察者针对目标的行为反应[j]。8]。这些定义假设有2个或更多的个体，一个观察者(例如，提供者)处于一个情境中并进行共情反应，另一个目标个体(例如，患者)与观察者互动。

移情教学包括认知和情感两个领域[9，10]。“同理心是照顾病人的基础”[10这是通过积极倾听病人的意见来培养的。尽管移情训练具有重要的基础意义，但在医学院，移情训练受到的关注相对较少，甚至受到侵蚀。11]。

有同理心的交流需要注意语言和非语言的交流，比如微鼓励、接近、眼神交流、点头和适当的微笑。与提供者的干预往往以各种形式提供技能培训，如视频、课程或研讨会[12，13]。基于计算机的会话代理已被开发用于解决认知任务[14]如口头交流[15，16以及诊断和治疗的推理。一个有用的对话代理是VHs，它具有人类的外观和互动能力，响应人类并参与典型对话中的交流行为[17]。

与健康沟通培训相关的VH文献相对较少。然而，VH加强健康沟通的研究显示，在培养医学生和护士方面有希望[15，18-21]。VHs提供了一个独特的优势，它提供了一个真实而低风险的模拟环境，以适当的挑战水平进行学习[22]。用户认为VH交互是真实的[23他们认为真实可以促进学习和参与。22，24，25]。底层信息系统可以指导学习者通过基于响应的场景的自适应路径。这些系统在学习者与VH互动时收集数据(例如，口头反应)，处理互动，并向学习者提供实时自动反馈。在获得形成性反馈后，学习者可以立即反映和重复模拟体验，这种体验会根据学习者的行动而变化。反思和刻意练习对发展沟通技巧至关重要[26-29]。

与人类标准化患者相比，通过利用信息技术，VHs以一致的方式呈现信息，消除了重复人类表现的可变性，而不会感到疲劳。作为一个基于信息学的系统，VHs可以动态地解释非语言行为和面部表情的细微差别，然后在动作后的回顾中向学习者提供形成性反馈，从而消除了对劳动密集型视频分析和会话分析的需要。

虚拟人类通信仿真

在一项家长研究中，一项多地点单盲混合方法随机对照试验[30.]，医学生被随机分配到两种情况中的一种:MPathic-VR干预或基于计算机的学习控制模块[30.]。MPathic-VR是一种基于信息学的技术，它使学习者与VH角色进行对话，以提供口头和非口头交流的培训。使用主动学习策略，模拟是专为学习者有真实的，具有挑战性的对话与VHs。模拟使用智能VHs来检测身体运动、面部表情和语言。该系统由一台带有宽屏显示器的计算机、一个用于识别语音的麦克风和一个用于检测预定义的非语言交流行为(如微笑、点头、身体倾斜和扬起眉毛)的微软Kinect传感器组成。mpath - vr训练学习者的非语言行为，在继续学习之前，用户必须向系统展示由传感器捕捉到的非语言行为。

干预包括与3个VHs的互动模块:一名患白血病的年轻拉丁妇女，她的母亲和一名照顾该妇女的护士。学习者参与了跨文化和跨专业的两个场景，要求表达同理心和展示非语言听力技巧。在需要学习者交流的地方，每个场景暂停，系统给出3种可能的反应。系统识别学习者向VH提供的响应，从而在场景中导致相应的路径(例如，糟糕的响应将使情况升级)。在完成每个完整的场景后，系统提供自动反馈，学习者重复该场景。随机分配到干预组的医学生根据他们的表现被分配一个MPathic分数。

在完成干预或控制后，学生们写下关于他们经历的定性反思。此外，1至2周后，所有学生完成客观结构化临床检查(OSCE)。正如先前报道的那样，试验的主要结果显示，MPathic-VR对医学生在披露新的癌症诊断(跨文化情景)和在与肿瘤护士的跨专业情景中实践冲突解决方面的熟练程度有积极的、统计学上显著的影响[31]。

由于试验证明了MPathic-VR干预的有效性，我们将重点转向了解MPathic-VR干预的机制和不同体验。本研究的目的是只关注在干预组中接触MPathic-VR模拟的学生，并调查模拟的不同效果。我们的主要目的是回答这个问题:在模拟和欧安组织中沟通表现的主要结果衡量标准方面，医学生对其经历的反思在低、中、高绩效之间如何进行比较?

方法

设计

本研究采用融合混合方法设计，将两种定量测量(mpathic - vr计算分数和OSCE分数)与学习者对其经历的定性反思相结合。检查定性反思有助于阐明高、中、低欧安组织得分参与者的教育机制。完整的随机对照试验结果在其他地方报道[31]。密歇根大学机构审查委员会(HUM00134766)确定该研究在教育研究类别下获得豁免，并放弃了学生同意的文件。

设置

干预在东弗吉尼亚大学医学院、密歇根大学医学院和弗吉尼亚大学医学院进行。

参与者

从三所医学院招募二年级医学生，随机分为对照组(n=211)和MPathic组(n=210)，其中MPathic组是本研究的重点。由于缺少定性数据，我们排除了4个人，留下206名学生进行分析。

定性数据收集

我们在研究的定性部分采用了人种学驱动的方法，因为我们试图了解他们对该系统的体验的本质。每种情况下的学生都完成了一篇关于他们经历的反思性文章。学生们被随机分配到5个反思性问题中的1个，这些问题涉及(1)人类互动，(2)理解非语言交流，(3)学到的最重要的东西，(4)如何改进模拟，以及(5)功能方面。

定性数据分析

我们将所有的反射性反应导入到MAXQDA定性软件(VERBI)中，以管理数据以进行进一步分析。然后，我们进行了主题定性文本分析[32)的过程。第一步是审查整个数据库，同时记住潜在的主题和数据之间的联系[33]。接下来，我们开始通过为文本片段分配描述性标签来对响应进行编码，并生成一个初始代码本。共有3人编码(RS、SB和TG)数据，并开会审查代码并通过共识过程达成一致[34]。我们暂停检查代码，讨论差异以创建公共代码定义，消除冗余代码，并细化每个代码的描述。使用这个代码本，我们继续系统地对数据库的其余部分进行编码，但也允许根据需要出现额外的代码。最后，我们将相似的代码分组为主题，并考虑主题之间的关系。

定量数据收集

收集MPathic-VR评分(连续数据)，反映每个参与者通过系统的路径和反应。对于与VH的每次交换，系统记录一个分值(从最佳到最差的3分制，分数越低表现越好)，并对每个场景的总体MPathic-VR分数进行汇总。

尽管所有学生都知道他们将接受测试，但学生们的高级沟通技巧是通过欧安组织围绕一个新场景进行评估的。标准化的病人指导者在4个领域以5分制评估每个学生的表现:开放或防御，合作或竞争，非语言沟通，以及对他人的认识。

定量数据分析

跨专业场景少了一分。通过方差分析，我们比较了MPathic-VR和对照条件下的OSCE得分。此外，我们检查了在第一次运行场景和收到反馈后重复运行时MPathic分数的变化。统计学显著性以95% CI确定。

混合方法集成

混合方法研究的价值在于定性和定量成分的有意义的整合。我们采用合并整合的方法，将定性结果与OSCE和MPathic评分进行比较，并确定定性结果是否证实、不证实或扩展了我们对评分的理解[35]。数据不是正态分布，因此我们将每个OSCE和MPathic评分转换为3个级别的分类变量(高、中、低)。在分值的基础上，欧安组织得分低于0.57为低，0.57至0.95为中，大于0.95为高。每个场景的第二次演练的情感得分被转换为分类变量。记住，低的同情分数反映了更好的表现，在跨文化场景中，得分低于3分被归类为高，3到7分被归类为中等，大于7分被归类为低。在跨专业场景中，得分低于3分为高，3到6分为中，大于6分为低。我们使用联合显示分析，通过排列OSCE和MPathic得分的定性主题来了解这些OSCE和MPathic得分水平的参与者之间的体验差异。

结果

定性结果

我们的分析为MPathic-VR组学习者确定了3个主要的积极主题:获得有用的沟通技巧，在语言技能之外学习非语言技能的意识，以及有动力学习更多的沟通。一部分参与者对这个系统的初始版本表达了一些保留意见，这些保留意见被潜在改进的子主题所包含:系统中VHs与实际人类训练的时间/适用性的不确定性重复少数人对任何沟通培训都不感兴趣。

获得有用的沟通技巧

在口头交流方面，学习者报告了在实际临床环境中与患者和其他卫生保健提供者有效互动的策略。经常提到的策略包括问开放式的问题，用反思的语言确认或承认谈话对象的感受，以及记住简单道歉的重要性。一些人报告说，考虑他们的口头反应和即时反馈的时间帮助他们在说话前仔细考虑他们的用词。具体来说，学习者报告说，他们更注意选择显示文化谦逊(避免假设)的词汇，使用包容性语言(我们或在一起vs我)，避免是的,但句子(非对抗性措辞)。

学习非语言技能的意识

学习者报告说，他们在谈话中对面部表情的认知能力提高了，尤其是眉毛的运动、点头和微笑。一些人了解到他们之前没有意识到的自己的不良行为，比如抽搐和坐立不安。除了个人意识之外，学习者还提到，他们开始意识到非语言交际在建立融洽关系、表达兴趣、承认和移情方面的重要性。

有动力去学习更多关于沟通的知识

学习者指出，他们将受益于更多的培训，如MPathic-VR，并表示有兴趣通过不同的场景与系统互动。学习者对其他场景感兴趣，包括不服从或愤怒的病人，确定护理计划，以及提供困难的诊断。

优化系统

一部分参与者要么对系统的初始版本有所保留，要么对沟通培训不感兴趣。由于主题所代表的比例很小，我们将其标记为子主题。其中一个次要主题是VH的不确定性，而不是用于训练的人类。一些学习者评论了与VH交谈的机制，因为对话缺乏可变性，因为选择题的回答和对话的中断以及阅读屏幕上提示的眼神接触。另一个次要主题是培训是太重复通过让个人练习说话，并在收到反馈后重复每个场景。这些人报告说，当他们第二次不得不完成这个场景时，他们对练习失去了兴趣。

对培训不感兴趣的人有两种感觉:“我已经知道如何沟通了”，以及怀疑非语言行为的重要性。一些学习者觉得所提供的课程似乎是“常识””并且没有扩展他们现有的知识，这反映了他们对沟通技巧培养普遍缺乏兴趣。一些学习者提到，系统提示使用非语言行为使得互动“虚假”。

定量结果

随机分配到训练干预组的MPathic评分是基于对每个场景的反应，它表明从初始到反馈后的重复场景有统计学上显著的改善。从第一次(平均11.67,SD 6.26)到第二次通过跨文化情景(平均5.89,SD 5.12)，得分有所提高(得分越低越好);F_1207年= 166.14;P<.001)，跨专业情景的得分从第一次(平均7.59,SD 3.96)提高到第二次(平均4.62,SD 2.54;F_1207年= 104.64;P<措施)。MPathic-VR组的整体OSCE评分高于对照组，如前所述(F_1414年= 6.09;P= . 01) (31]。非语言子域在mpathi - vr条件下也显著更高(F_1414年= 13.70;P<措施)(31]。

综合混合方法

主要目的:目的:结构化临床检查评分及定性评价

根据OSCE最低、中、高分参与者的分布，医学生分别为10.7%(22/206)、66.0%(136/206)和23.3%(48/206)。我们检查了在欧安组织中得分最低、中等和最高的参与者在定性主题中是否存在任何模式表1．虽然我们没有发现所有主题的差异，但出现了几个值得注意的模式。

所有三个组的学习者都对学习有用的语言和非语言沟通技巧发表了评论，尽管欧安组织低分者的评论比欧安组织中高分者的评论少。小组之间的差异主要体现在对非语言行为的评论中。有趣的是，几个中高分数的欧安组织得分者特别提到了如何在适当的时候使用非语言交际，而只有一个低分数的人提到了非语言方面。例子包括使用肢体语言来建立融洽的关系，用非语言暗示代替口头回应，以避免打断谈话的进程。许多学习者还评论说，在点头和微笑时要注意，并指出这些行为在某些情况下可能会被误解为不敏感或傲慢。

欧安组织中高得分者还报告说，他们在处理情绪化和复杂情况(例如，医疗保健中的家庭政治)方面获得了非语言技能，而低分者没有讨论这一点。高分者还指出，模仿谈话对象的面部表情对于缓解紧张局势很重要。得分较低的人没有提供表明他们意识到谈话对象的非语言行为的评论。

只有欧安组织中高得分者表达了学习沟通的动机。然而，其中一些学习者也对培训持保留意见。值得注意的是，几个欧安组织中等得分者和一个高分者质疑训练相对于他们的时间的价值。他们解释说，他们无法完全沉浸在练习中，因为他们被考试等外部因素分散了注意力。关于已经知道如何沟通的评论也只有中高欧安组织得分者做出。

来自三个小组的一些成员的评论质疑了VHs在交流训练中的作用。我们发现三个表演组在讨论VH训练经验的真实性方面没有差异。

次要目的:同情评分和定性评价

医学生在跨文化情感模拟测验中的低分、中分和高分分布分别为18.4%(38/206)、60.2%(124/206)和21.4%(44/206)。医学生在跨专业MPathic模拟参与者中最低分、中分和高分的分布分别为18.9%(39/206)、64.6%(133/206)和16.0%(33/206)。跨专业场景少了一分。我们调查了在跨文化和跨专业场景中，低、中、高得分参与者的MPathic得分在定性主题中是否存在任何模式。在这两种情况下，模式与比较低、中、高欧安组织得分者与他们的定性经验时出现的模式相似。OSCE和MPathic得分的高、中、低分组成员重叠(例如，OSCE和MPathic得分高)。在跨文化情境中，OSCE和MPathic得分均为高分组的学生有12人，中分组的学生有81人，低分组的学生有6人。在跨专业情境中，OSCE和MPathic得分均为高分组的有6人，中分组的有87人，低分组的有4人。

在这两种情况下，所有组的学习者都承认使用了适当的非语言行为。所有小组的学习者还提到，他们学会了如何使用非语言行为来帮助管理紧张局势。然而，当将低、中、高欧安组织分数与定性主题进行比较时，这些主要由欧安组织高分者提到，只有1名欧安组织低分者提到。

当比较低、中、高分者在两种情感情境下的定性评价时，出现了类似的模式。在跨文化情景中，尽管高绩效者比低绩效者提到的更多，但所有群体都表达了希望更多地学习沟通的愿望。相比之下，在跨专业的情况下，中低绩效人员比高绩效人员更渴望学习沟通。

情感得分和定性评价的改善

最后，我们比较了学习者是否提高了他们的MPathic分数。跨文化情境的职前变化分布包括得分提高(85.4%，176/206)、没有变化(7.3%，15/206)和表现变差(7.3%，15/206)。跨专业模拟分布分别为77.7%(160/206)、10.2%(21/206)和11.7%(24/206)。在这两种情况下，没有进步的学习者或在第二次演练中表现较差的学习者都对参与培训的情况做出了与缺乏兴趣有关的评论。这些学习者表示，他们宁愿利用移情训练时间来学习其他课程。相比之下，那些得分提高的人更有可能提到与训练程序有关的投入问题，比如不习惯对着电脑屏幕做手势。在这两种情况下，在第二次演练中表现较差的学习者都不想学得更多或练习得更多。

讨论

主要研究结果

在比较训练后欧安组织沟通表现得分的高、中、低表现个体时，主题的几个质的差异是明显的。得分较高的人比得分较低的人更注意到学习沟通和适当沟通的重要性。与表现较差的人相比，表现较好的人强调在卫生环境中互动时语言和非语言沟通技巧的重要性。这种模式在他们的非语言交流中表现得尤为明显。总的来说，综合结果表明，表现较好的人似乎理解并可能对健康交流的重要性和进一步学习的动机有更强的认同感。

至于我们的第二个目标，即根据学习者在模拟过程中的整体表现进行比较，以及在第一次和第二次运行中，在两种情况下，没有改进或在第二次运行中表现更差的学习者对学习体验表示更多的不满。这些学习者没有兴趣学习更多关于沟通的知识，也没有兴趣用移情训练系统进行练习，或者可能不理解沟通训练的重要性。当比较在OSCE和MPathic得分中表现较差、中等和较高的定性主题时，这种模式并不明显。这些学习者可能只是因为个人因素而不是培训的好候选人，比如竞争优先级。然而，在实际实施中，MPathic-VR可以在任何需要适应学习者时间表的时间按需提供。此外，这些人可能缺乏参与的动机，这对学习结果产生了负面影响[36例如，有一部分人怀疑非语言技能的重要性。一个潜在的策略是增加预先信息，并解释非语言表达比语言传递更多的信息。具有讽刺意味的是，这些学生可能从沟通培训中获益最多。

与前期工作比较

最近的研究考察了虚拟病人的价值，广泛地应用于改善医疗决策，例如从电子健康记录中创建准确的虚拟病人病例，以训练决策[37]。我们的工作进一步增加了关于VHs的文献，特别关注沟通培训，这对决策和整个医疗保健过程至关重要。我们的整体培训后措施表明，VH培训具有良好的效益，类似于其他VH干预措施提高口头沟通技能的结果，例如VH提高提供者传授适当抗生素使用知识的能力和改善共同决策的观点[15]。然而，我们的研究也调查了非语言沟通技巧的影响，并发现了有希望的结果。尽管对非语言技能进行了评估，但学习者反馈尚未自动化，如Liu等人用于提供自动非语言反馈的基于web的系统[38]。

本研究的独特贡献在于使用混合方法，并将我们的注意力集中在接触MPathic-VR模拟的学生身上，以了解学习者与干预互动的机制。在我们的研究中，定性和定量数据库的合并证实了与干预差异效应和作用机制有关的发现。此外，通过使用联合显示器将这些结果可视化，有助于我们对结果的解释(表1）.与干预相关的一个机制是动机。我们发现，在对书面反思训练缺乏兴趣的学习者中，OSCE和MPathic得分较低。因此，动机问题似乎是与信息学技术参与有关的一个重要的人为因素。这一结果对在参与之前启动卫生专业人员或选择最有可能受益的人都有影响。另一种机制是对非语言交流的意识。那些解释说他们获得了适当使用非语言交流来管理情绪紧张情况的技能的学习者倾向于获得更好的干预结果(即有利的OSCE)。定量和定性方法对研究结果的证实使我们对这些MPathic干预机制的理解更加可信[35]。此外，研究结果还表明，人类在与信息学驱动的智能VH互动时，会进行非语言交流。在适当的情况下，非语言交际可以被认为是进行信息技术交互研究的人因原则之一。

研究的局限性

我们的研究仅限于医学生，未来的研究需要将模拟应用于执业提供者和其他卫生专业人员。此外，非语言交际虽然是主要发现，但并不是数据收集的重点。在VH模拟中训练非语言交际技能值得进一步研究。此外，为这个模拟特别选择的非语言行为——点头、微笑和扬起眉毛——是与移情表达相关的许多可能的非语言和语言行为中的一小部分[39]。编码方案提供了细致分析非语言行为及其相关情绪的方法，并且可以应用于试验中收集的Kinect传感器数据[40，41]。

结论

未来的研究应该解决如何激励和吸引学习者。一方面，MPathic系统实现了创新的飞跃，展示了该系统训练沟通技巧的效果，并将其转化为现实的沟通场景。研究结果提出了一个研究问题，即需要纳入教学设计原则，以帮助激励那些对改善他们的医疗保健沟通持怀疑态度的学生。42]。尽管结果表明，高绩效者对良好沟通在医疗保健中的重要性有更强的信念，但尚不清楚这些差异在参与干预之前是否存在。未来的研究可能会受益于额外的测试前措施，如书面反映沟通和移情评估，如杰斐逊量表[43]。