MEDICINE & AI

タイトル：Optimizing cost-effectiveness in remote objective structured clinical examinations through targeted double scoring methodologies. 雑誌名：Med Educ Online. 2025 Dec; 30(1): 2467477. 概　要： 本研究は、リモートOSCE（客観的構造化臨床試験）の費用対効果を最適化するために、ターゲットダブルスコアリング（TDS）という新しい手法を提案しています。従来のダブルスコアリングは信頼性を確保しますが、労力とコストがかかります。TDSは、特に合格/不合格の閾値付近のスコア範囲に対してダブルスコアリングを選択的に適用し、550人の臨床医学学部生を対象にしたパイロットOSCEで検証されました。結果、TDSは最大70%のコスト削減を実現し、評価の信頼性と公平性を維持しました。この手法は、リソースが限られた環境における評価効率の最適化に寄与する可能性があります。 方　法： この研究は、550人の臨床医学学部生を対象にしたパイロットリモートOSCEを用いたコホート研究です。OSCEは、臨床推論、身体検査、基本スキルの3つのステーションで構成され、各ステーションは2人の評価者によってリモートで採点されました。TDSは、評価データに基づいて最適なクリティカルスコア範囲を特定し、信頼性と費用対効果のバランスを取る決定理論的アプローチを用いてモデル化されました。 結　果： TDSは、従来のダブルスコアリングと比較して最大70%のコスト削減を達成し、評価者の負担を軽減しながら高い信頼性と公平性を維持しました。TDSは、異なるOSCEデザインや採点基準に合わせて柔軟に調整可能であることも示されました。 結　論： TDSは、リモートOSCEの費用関連の課題に対する実用的な解決策を提供し、評価の効率を向上させるためのフレームワークを提示します。評価者を重要なスコア範囲に集中させることで、教員の負担を軽減し、予算を超えることなく厳格で公平な評価を維持することが可能です。今後の研究では、TDSのスケーラビリティや人工知能との統合について探求する必要があります。