The biasing effect of clinical history on physical examination diagnostic accuracy
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Literature on diagnostic test interpretation has shown that access to clinical history can both enhance diagnostic accuracy and increase diagnostic error. Knowledge of clinical history has also been shown to enhance the more complex cognitive task of physical examination diagnosis, possibly by enabling early hypothesis generation. However, it is unclear whether clinicians adhere to these early hypotheses in the face of unexpected physical findings, thus resulting in diagnostic error. METHODS: A sample of 180 internal medicine residents received a short clinical history and conducted a cardiac physical examination on a high-fidelity simulator. Resident Doctors (Residents) were randomised to three groups based on the physical findings in the simulator. The concordant group received physical examination findings consistent with the diagnosis that was most probable based on the clinical history. Discordant groups received findings associated with plausible alternative diagnoses which either lacked expected findings (indistinct discordant) or contained unexpected findings (distinct discordant). Physical examination diagnostic accuracy and physical examination findings were analysed. RESULTS: Physical examination diagnostic accuracy varied significantly among groups (75 ± 44%, 2 ± 13% and 31 ± 47% in the concordant, indistinct discordant and distinct discordant groups, respectively (F(2,177) = 53, p < 0.0001). Of the 115 Residents who were diagnostically unsuccessful, 33% adhered to their original incorrect hypotheses. Residents verbalised an average of 12 findings (interquartile range: 10-14); 58 ± 17% were correct and the percentage of correct findings was similar in all three groups (p = 0.44). CONCLUSIONS: Residents showed substantially decreased diagnostic accuracy when faced with discordant physical findings. The majority of trainees given discordant physical findings rejected their initial hypotheses, but were still diagnostically unsuccessful. These results suggest that overcoming the bias induced by a misleading clinical history may involve two independent steps: rejection of the incorrect initial hypothesis, and selection of the correct diagnosis. Educational strategies focused solely on prompting clinicians to re-examine their hypotheses may be insufficient to reduce diagnostic error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,680 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».