MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1563868984 · doi:10.1111/j.1365-2923.2010.03799.x

The influence of familiar non‐diagnostic information on the diagnostic decisions of novices

2011· article· en· W1563868984 sur OpenAlexaff
Meredith Young, Lee R. Brooks, Geoffrey R. Norman

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical diagnosisPsychologyCompetence (human resources)Diagnostic testCognitive psychologyClinical psychologyMedicineSocial psychologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Previous research has demonstrated the influence of familiar symptom descriptions and entire case similarity on diagnostic reasoning. In this paper, we extend the role of familiarity to examine the influence of familiar non-diagnostic patient information (e.g. name and age) on the diagnostic decisions of novices, both immediately following training and after a delay. If an instance model (reliance on similar previously seen cases) has strong explanatory power in clinical reasoning, we should see an influence of familiar patient information on later cases containing similar identifying characteristics even though such information is objectively irrelevant. METHODS: Thirty-six participants (undergraduate psychology students) were trained to competence on four simplified psychiatric diagnoses and allowed to practise their diagnostic skills on 12 prototypical case vignettes, for which feedback was provided. One-third of participants were tested immediately, one-third following a 24-hour delay, and one-third following a 1-week delay; all were tested on novel cases. Test cases were created to have two equiprobable diagnoses, both of which were supported by two novel symptom descriptions. However, one diagnosis was also supported by non-diagnostic patient information similar to information on a patient seen in the training phase. A deviation from an equal assignment of diagnostic probability, in support of the familiar patient information, demonstrates a reliance on the familiar, non-diagnostic information, and therefore indicates an instance model of reasoning. RESULTS: Participants assigned significantly higher diagnostic probability to the diagnosis cued by the familiar patient information (52.6%) than to the plausible alternative diagnosis (38.9%). Participants also reported a higher number of clinically relevant symptoms to support the diagnosis associated with the familiar patient information than to support the plausible alternative diagnosis. The influence of familiar patient identity was consistent across delay periods and cannot be accounted for by the forgetting of diagnostic rules. CONCLUSIONS: Participants were clearly relying on familiar patient identity information as evidenced by their diagnostic conclusions and differential reporting of clinically relevant features. These results support an instance model of reasoning which is not limited by whole case similarity or similarity of diagnostic information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,663
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,663
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical EducationMême sujetClinical Reasoning and Diagnostic SkillsTravaux en français237 207