Выбор кейсов для оценки знаний врачей-ортодонтов для диагностики сочетанных деформаций челюстей

Цель исследования. Выбор кейсов для оценки знаний врачей-ортодонтов по ведению пациентов с сочетанными деформациями челюстей по их обоснованности, сложности и ясности. Материалы и методы. Проведен заочный экспертный опрос в две итерации для оценки 13 кейсов по трем категориям: обоснованности — соответствие реальным случаям в клинической практике, обоснованный и аргументированный способ решения кейса; сложности — трудность для понимания и решения; ясности — полное и адекватное описание случая, достаточная иллюстративность, детализация, отсутствие альтернативных вариантов оптимального решения. Измерение по каждой категории выполнялось по модифицированной десятибалльной шкале Лайкерта. С помощью теста Дункана в программе SPSS (IBM) кейсов по разнице экспертных оценок первой итерации проведена градация кейсов по сложности, обоснованности и ясности в первых и вторых итерациях. Значимыми считались различия при уровне ошибки p<0,05. Результаты. После первой итерации было выделено 3 группы сложности: минимальная — 4 кейса, средняя — 6 кейсов, максимальная — 3 кейса, F2=47,950, р≤0,01. Из группы минимальной сложности 1 кейс имел значимо более высокие оценки сложности, обоснованности и ясности, чем иные кейсы, F2= 47,950, р=0,061. По результатам второй итерации оценивания кейсов средней и высокой сложности, значимо выше оценки сложности, обоснованности и ясности имели кейсы 10, 2 и 13 (F2=15,991, р≤0,001). Разницы оценок по обоснованности и ясности кейсов трех групп сложности, получивших значимо высшие баллы обоснованности и ясности, нет (р=0,205). Заключение. Экспертный опрос может использоваться для валидации кейсов при выделении категорий оценки, обеспечивающих точность и надежность кейсов.

The aim the studi. To sel ect training cases (modules) and grade their validity, complexity and clarity for assessing orthodontists; knowledge in managing patients with combined jaw deformities. Materials and methods. A correspondence expert survey was conducted in two iterations (in two repetitions) to evaluate 13 cases in three categories: validity — compliance with real cases in clinical practice, a reasoned way to solve the case; complexity — difficult for understanding and solving; clarity — complete and adequate description of the case, sufficiently illustrated, detailed, absence of alternative options for the optimal solution. Measurements in each category were done with the modified ten-point Likert scale. Using the Duncan test in SPSS (IBM) program on the difference in expert opinions, cases from the first iteration were gradated by complexity. In the first and second iterations, the most reasonable and understandable cases in each complexity group were selected. Differences were considered significant at an error level of p<0,05. Results. After the first iteration, 3 complexity groups were identified: minimal — 4 cases, medium — 6 cases, maximal — 3 cases, F2= 47,950, p≤0,001. From the group of minimal complexity, case 1 had significantly higher ratings of validity and clarity than other cases, F2=47,950, p=0,061. There are no differences in assessments of validity and clarity of cases fr om the three complexity groups that had significantly higher scores of validity and clarity (p=0,205). Conclusions. An expert survey can be used to validate cases in identifying assessment categories that ensure their accuracy and reliability.

валидация инструментов оценки компетенций, кейсы, сочетанные зубо-челюстные деформации, экспертный опрос.

alidation of competency assessment tools, cases, combined dentofacial deformities, expert survey.

/ REFERENCES:
1. Olate S., Ravelo V., Huentequeo C., Parra M., Unibazo A. An Overview of Clinical Conditions and a Systematic Review of Personalized TMJ Replacement. J. Pers Med. 2023;13(3):533. https://doi.org/10.3390/jpm13030533.
2. Thayer J.J., Park J.J., Duong M.T., Park J.H. The current status of orthodontic education in U.S. pediatric dental residencies. J. Dent Educ. 2020;84(12):1334-1340. https://doi.org/10.1002/jdd.12375.
3. Wang M., Liu L., Ma X., Jin X., Zhang Z., Jia X., Fan J., Tang H., Li Y. Computerized dynamic occlusal analysis and its correlation with static characters in post-orthodontic patients using the T-Scan system and the ABO objective grading system. BMC Oral Health. 2023; 22;23(1):312. https://doi.org/10.1186/s12903-023-02868-5.
4. Аксенова Е.И., Введенский А.И. Профессиональные компетенции врача в телемедицине. // Вестник Авиценны. 2021;4:500-509. [Aksenova E.I., Vvedenskij A.I. Professional’nye kompetencii vracha v telemedicine. Vestnik Avicenny. - 2021;4:500-509. (In Russ.)].
5. Dhanani Z., Huynh N., Tan L., Kottakota H., Lee R., Poullos P. Deconstructing Ableism in Health Care Settings Through Case-Based Learning. MedEdPORTAL. 2022; 6;18:11253. https://doi.org/10.15766/mep_2374-8265.11253.
6. Колосова Н.Н. Использование кейс-тестинга в условиях дистанционного обучения педагогов. Научное обеспечение системы повышения квалификации кадров. 2020;4(45):32-38. [Kolosova N.N. Ispol’zovanie kejs-testinga v usloviyah distancionnogo obucheniya pedagogov. Nauchnoe obespechenie sistemy povysheniya kvalifikacii kadrov. 2020; № 4 (45):32-38. (In Russ.)].
7. Гаранин А.А., Гаранина Р.М. Алгоритм составления кейса в процессе освоения клинических дисциплин в медицинском вузе. // Образование и наука. - 2016;3 (132):198-206. [Garanin A.A., Garanina R.M. Algoritm sostavleniya kejsa v processe osvoeniya klinicheskih disciplin v medicinskom vuze. Obrazovanie i nauka. 2016;(132):198-206. (In Russ.)].
8. Thistlethwaite J.E., Davies D., Ekeocha S., Kidd J.M., MacDougall C., Matthews P., Purkis J., Clay D. The effectiveness of case-based learning in health professional education. A BEME systematic review: BEME Guide No. 23. [Эл. ресурс]. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22578051.
9. Центр информации по генетическим и редким заболеваниям Национального института здоровья США. Genetic and Rare Diseases Information Center [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://rarediseases.info.nih.gov. [Centr informacii po geneticheskim i redkim zabolevaniyam Nacional’nogo instituta zdorov’ya SShA // Genetic and Rare Diseases Information Center [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: https://rarediseases.info.nih.gov/. (In Russ.)].
10. e-Learning Unit (ELU), St. George’s University of London, UK [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// sites.elu.london/virtual_patients/examples.htm.
11. Open Labyrinth/ Virtual patients and education research [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://openlabyrinth.ca.
12. Кейсы на основе платформы OpenLabyrinth в НИКИ педиатрии [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// olab.pedklin.ru. [Kejsy na osnove platformy OpenLabyrinth v NIKI pediatrii [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: http:// olab.pedklin.ru. (In Russ.)].