Categorizing Patients in a Forced-Choice Triad Task: The Integration of Context in Patient Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of experts' problem-solving abilities have shown that experts can attend to the deep structure of a problem whereas novices attend to the surface structure. Although this effect has been replicated in many domains, there has been little investigation into such effects in medicine in general or patient management in particular. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We designed a 10-item forced-choice triad task in which subjects chose which one of two hypothetical patients best matched a target patient. The target and its potential matches were related in terms of surface features (e.g., two patients of a similar age and gender) and deep features (e.g., two diabetic patients with similar management strategies: a patient with arthritis and a blind patient would both have difficulty with self-injected insulin). We hypothesized that experts would have greater knowledge of management categories and would be more likely to choose deep matches. We contacted 130 novices (medical students), 11 intermediates (medical residents), and 159 experts (practicing endocrinologists) and 15, 11, and 8 subjects (respectively) completed the task. A linear mixed effects model indicated that novices were less likely to make deep matches than experts (t(68) = -3.63, p = .0006), while intermediates did not differ from experts (t(68) = -0.24, p = .81). We also found that the number of years in practice correlated with performance on diagnostic (r = .39, p = .02), but not management triads (r = .17, p = .34). CONCLUSIONS: We found that experts were more likely than novices to match patients based on deep features, and that this pattern held for both diagnostic and management triads. Further, management and diagnostic triads were equally salient for expert physicians suggesting that physicians recognize and may create management-oriented categories of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».