Problem-solving strategies in psychiatry: differences between experts and novices in diagnostic accuracy and reasoning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to examine and compare diagnostic success and its relationship with the diagnostic reasoning process between novices and experts in psychiatry. METHODS: Nine volunteers, comprising five expert psychiatrists and four clinical clerks, completed a think-aloud protocol while attempting to make a DSM-IV (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition) diagnosis of a selected case with both Axis I and Axis III diagnoses. RESULTS: Expert psychiatrists made significantly more successful diagnoses for both the primary psychiatric and medical diagnoses than clinical clerks. Expert psychiatrists also gave fewer differential options. Analyzing the think-aloud protocols, expert psychiatrists were much more organized, made fewer mistakes, and utilized significantly less time to access their knowledge than clinical clerks. Both novices and experts seemed to use the hypothetic-deductive and scheme-inductive approaches to diagnosis. However, experts utilized hypothetic-deductive approaches significantly more often than novices. CONCLUSION: The hypothetic-deductive diagnostic strategy was utilized more than the scheme-inductive approach by both expert psychiatrists and clinical clerks. However, a specific relationship between diagnostic reasoning and diagnostic success could not be identified in this small pilot study. The author recommends a larger study that would include a detailed analysis of the think-aloud protocols.
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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 | 0,001 | 0,250 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».