在医学影像学教育改革中，以培养学生的思维能力、实践技能水平是我们应该关注的重点[1]。以讲述为主的传统教学法TBL(traditional-based learning,LBL)无法培养同时具备较好的临床思维能力及实践能力的学生。随着数字化信息时代的来临，诊断成像设备中各种先进计算机技术和数字化图像技术的应用为医学影像信息系统的发展奠定了基础，为多种教学方式相结合的医学教育提供了平台[2]。

传统LBL模式以教师课堂讲授为主，学生被动听课，由于医学影像诊断知识专业性比较高，会感到内容复杂、生疏或听不懂，注意力无法集中，对老师讲授内容毫无兴趣，出现教学效果不好的情况。学生死记硬背重点考核内容应付考试，考试结束后对老师所讲授内容随即遗忘，不能形成系统的影像医学临床诊断思维，也不能很好的联系实践，出现理论与实践脱节的情况，且传统的读片示教需要资料收集、整理、总结，过程较为复杂，更新速度也较慢，甚至在课堂上出现过于陈旧的示教图片，远不能满足现代影像医学人才培养及教学需求了[3]。

PACS系统是医学影像归档与传输系统(picture archiving and communication system,PACS)的简称，是对影像学图像进行数字化处理，实现无胶片化采集、储存、管理及传输的方式，能够为医学教学提供海量资料信息，极大地方便了教学资料的收集及提取[4-5]。在医学影像学教学过程中，以PACS系统存储的典型病例图像为基础，以案例为导向的CBL教学法(case-based learning,CBL)作为铺垫，以问题为导向的PBL教学法(problem-based learning,PBL)作为提升，不仅有助于培养学生的临床思维能力，而且能够提升学生实践能力，获得较好的教学效果。

本研究旨在对比PACS+CBL+PBL三种教学方法联合与单独的传统教学方法TBL在影像医学教学的效果，为PACS+CBL+PBL在影像医学教学的效果提供循证医学证据。

1、资料与方法

1.1检索策略

计算机检索英文数据库(Pub Med、Embase、Web of science、Cochrane Library)和中文数据库(CNKI、CBM、万方、维普数据库)，中文检索词包括：影像医学、PACS、CBL、PBL等；英文检索词为：imaging medicine、PACS system、problem teaching method等为检索词。采用主题词+自由词方式进行检索，检索时限为从建库至2023年07月31日。使用以下术语：PACS系统主题词+自由词用OR进行连接，CBL主题词+自由词用OR进行连接，PBL主题词+自由词用OR进行连接，最后用AND将三部分连接进行检索，还对符合条件的文章文献清单进行了筛选，以寻找其他相关文章。英文论文的搜索策略与中文论文的搜索策略相似，出版语言限于英文或中文。

1.2文献纳入与排除标准

(1)研究类型：研究类型均为随机对照实验(RCT实验)。(2)研究对象：采用PACS+CBL+PBL教学法在影像医学课程被授课的学生。(3)研究实施PACS+CBL+PBL授课方法对比常规方法授课方法教学方法；(4)使用理论成绩、技能成绩作为结局指标的研究。(5)提供实验组与对照组均值(MD)标准差(SD)及95%置信区间(95%CI);(6)结局指标(理论成绩、技能成绩)评价为百分制的研究。排除标准：(1)非随机对照试验(非RCT实验)。(2)没有原始数据的综述、动物实验、系统评价及重复文献；(3)文献的语种为非中英文；(4)没有提供实验组与对照组均值(MD)、标准差(SD)、%95置信区间(%95CI)的研究；(5)结局指标(理论成绩、技能成绩)评价不是百分制的研究；(6)使用其他结局指标评价教学效果的研究。

1.3文献数据提取由2名研究者独立通过Note Express软件管理

并阅读文献，确定是否符合文献纳入及排除标准，提取的信息特征包括:发表年份、第一作者姓名、纳入研究对象的时间、影像教学内容、研究总人数(实验组+对照组)、实验组/对照组年龄范围、男/女人数、实验组/对照组人数、提取研究数据为均数差(MD)、标准差(SD)及95%可信区间(CI)、实验组/对照组的教学方法等。

1.4质量评价

使用Rev Man5.4软件，由两名研究者独立运用Cochrane偏倚风险评估工具对全部文献进行质量评估，若存在争议则请第三名研究者评价。评价六大原则包括：(1)随机分配原则；(2)分配隐藏原则；(3)是否遵循双盲原则；(4)结果数据是否完整；(5)是否选择性报道结果；(6)是否存在其他偏倚。针对每项研究结果，对以上6个指标进行“高风险”或“不清楚”或“低风险”评价。

1.5统计学方法

使用STATA14.0软件对所纳入的10项研究进行综合Meta分析,采用连续型变量分析方法，包括异质性检验，提取数据为均数差(MD)、标准差(SD)及95%可信区间(CI)。若用Ⅰ2<50%，或P>0.1，采用固定效应模型进行分析，如Ⅰ2>50%，或P<0.1，采用随机效应模型分析。采用STATA14.0软件进行敏感性分析及Begg's test和Egger's检验评价纳入研究是否存在发表偏移。

2、结果

2.1文献检索结果

纳入10篇符合纳入排除标准的RCT研究，共名604学生，实验组304例，对照组300例。纳入的10项研究的基本特征和主要评价指标如下(表1)，研究筛选流程见下图(图1)。2.2文献质量评估对纳入本研究的10篇RCT实验，使用Rev Man5.4软件中Cochrane偏倚风险评估工具进行文献质量评价，结果显示如下(图2)。发现入选的研究在数据结果完整、选择性报道、是否存在其他偏倚方面低风险，但在随机分配原则、分配隐藏原则、盲法原则上存在高风险或者不清楚的情况。

图1 文献检索流程图

2.3异质性检验

本次研究纳入的10篇文献，理论成绩方面：经过异质性检验，Ⅰ2=76.6%>50%，且Q检验的P<0.1，技能成绩方面：经过异质性检验，Ⅰ2=93.7%>50%，且Q检验的P<0.1，提示本次研究选择的文献之间存在较强的异质性，所以选择随机效应模型进行Meta分析。

2.4敏感性分析

为了保证研究的准确性和稳定性，继续使用STATA14.0软件进行敏感性分析，对本次的10项研究理论及技能成绩进行敏感性分析，无=没有任何一篇文献对本次meta分析的结果造成很大的干扰，意味着本次研究具有较好稳定性，结果如下图(图3A-3B)。

2.5 Meta分析结果

理论成绩比较：10项研究汇总理论成绩MD值为7.30,95%置信区间为5.72-8.88，随机效应结果显示实验组比对照组理论成绩高7.30分，差异有统计学意义，P<0.05，达到了大效应量，意味着PACS+CBL+PBL教学方法较传统教学法显著提升力学生的理论成绩，具体情况见以下森林图(图4)。

技能成绩比较：10研究汇总技能成绩MD值为9.02,95%置信区间为6.35-11.68，随机效应结果显示实验组比对照组技能成绩高9.02分，差异有统计学意义，P<0.05，达到了大效应量，意味着PACS+CBL+PB教学方法较传统教学法显著提升力学生的技能成绩，具体情况见以下森林图(图5)。

2.6发表偏倚检验

理论成绩方面：通过绘制漏斗图考察本次研究是否存在发表偏倚，本研究的漏斗图基本对称，可以判断本次研究的文献不存在发表偏倚，漏斗图如下图(图6A)，进一步使用STATA14软件中的发表偏倚Begg's test和Egger's test检验方法，结果分别为(Begg's test P=0.074>0.05,Egger's test P=0.073>0.05)，提示本次研究不存在发表偏倚。

表1 纳入文献一般特征资料表

技能成绩方面:通过绘制漏斗图考察本次研究是否存在发表偏倚，本研究的漏斗图基本对称，可以判断本次研究的文献不存在发表偏倚，漏斗图如下图(图6B)，进一步使用STATA14软件中的发表偏倚Begg's test和Egger's test检验方法，结果分别为(Begg's test P=0.371>0.05,Egger's test P=0.397>0.05)，提示本次研究不存在发表偏倚。

图2 文献质量评价图

。图3A理论成绩敏感性分析图。图3B技能成绩敏感性分析图。

图4 理论成绩森林图

。图5技能成绩森林图。

图6 A理论成绩漏斗

图6 B技能成绩漏斗。

3、讨论

本研究发现对纳入的10项随机对照实验研究进行汇总分析，随机效应结果显示实验组(PACS+CBL+PBL教学法)比对照组(单纯LBL教学法)理论成绩及技能成绩均高，差异有统计学意义，充分论证了PACS+CBL+PBL教学法在影像医学教学中的优势。

影像医学诊断的基础就是看图说话，不仅需要具体的分析、归纳总结，而且需要丰富的临床经验及与实践经验，有些异病同影或同病异影的医学图像，增加了对疾病进行诊断、鉴别诊断的困难[16]。所以在学习过程中，需要调用通过PACS图像中存储的病例，进行具体讲解，并以问题为导向，学生提问题的方式，使所有同学都能积极参与，以病例及医学图像为基础，互相讨论提问，具象了解某一种疾病影像学表现、病理过程、发病机制及鉴别诊断等等，将三者巧妙联合运用于影像医学的教学中，大大提升了教学效果[17]。如果在教学、讨论过程里，出现了老师也无法回答的具体问题，可以通过鼓励学生区检索相关文献，学生和老师一起寻找答案，然后互相讨论，各抒己见，帮助学生找到正确答案[18]。

通过PACS+CBL+PBL三种教学法联合在影像医学教学中，实现了教师、学生、教法三位一体，既促进了同学对知识的理解及总结，又激发了学生的学习热情，同时还提高了学生解决问题的能力，有利于学生临床思维的形成，有利于培养学生团队协作能力，加强老师与学生的沟通与交流，能够显著提高医学高校教师组织协调力、课堂控制力水平、理论水平及实践水平，值得医学高校进一步应用与推广[19-20]。

全面培养未来的医学影像专业人才，除了要熟练掌握各种现代先进的医学信息技术，与时俱进，还要具备扎实的临床理论知识及良好的专业技能，并且还要能够拥有在临床实践中发现问题、分析问题、找出问题的主要矛盾、解决问题、归纳总结问题的能力，才能够满足现代医学影像学对专业人才的要求[21-22]。

本研究的优势在于系统评价了PACS+CBL+PBL联合教学方法的教学效果，并用循证医学方法对纳入研究的数据进行系统的分析，展示了良好的教学效果，提供了循证医学的证据，本文局限性在于纳入的研究均为中国人的研究，没有相关外国学者的研究，也没有讨论其他教学方法的效果，在今后的研究中将继续探索与持续关注。

随着人工智能、生物医学技术、医学信息技术及医学影像技术飞速发展的今天，技术的飞速发展，医学影像诊断部分问题已经可以使用人工智能方法，但还没有任何医学影像技术能做到完全依靠人工智能，还需要影像医学专业人员的操作、分析、判断与决策。医学高校及教学医院作为影像医学教学的前沿阵地，在系统性医学影像学教学中发挥着举足轻重的作用，PACS信息系统与CBL教学法、PBL教学法与相结合的教学模式值得进一步推广与应用，同时探索更加高效并且受到影像医学生欢迎的教学模式。

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基金资助:新疆医科大学第三临床医学院教育改革项目(SLC202215);

文章来源:夏露花,崇乐,李红玉,等.PACS+CBL+PBL在医学影像教学中应用的Meta分析[J].中国CT和MRI杂志,2025,23(01):183-185.