The Etiology of Diagnostic Errors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Diagnostic errors are thought to arise from cognitive biases associated with System 1 reasoning, which is rapid and unconscious. The primary hypothesis of this study was that the instruction to be slow and thorough will have no advantage in diagnostic accuracy over the instruction to proceed rapidly. METHOD: Participants were second-year residents who volunteered after they had taken the Medical Council of Canada (MCC) Qualifying Examination Part II. Participants were tested at three Canadian medical schools (McMaster, Ottawa, and McGill) in 2010 (n = 96) and 2011 (n = 108). The intervention consisted of 20 computer-based internal medicine cases, with instructions either (1) to be as quick as possible but not make mistakes (the Speed cohort, 2010), or (2) to be careful, thorough, and reflective (the Reflect cohort, 2011). The authors examined accuracy scores on the 20 cases, time taken to diagnose cases, and MCC examination performance. RESULTS: Overall accuracy in the Speed condition was 44.5%, and in the Reflect condition was 45.0%; this was not significant. The Speed cohort took an average of 69 seconds per case versus 89 seconds for the Reflect cohort (P < .001). In both cohorts, cases diagnosed incorrectly took an average of 17 seconds longer than cases diagnosed correctly. Diagnostic accuracy was moderately correlated with performance on both written and problem-solving components of the MCC licensure examination and inversely correlated with time. CONCLUSIONS: The study demonstrates that simply encouraging slowing down and increasing attention to analytical thinking is insufficient to increase diagnostic accuracy.
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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 | 0,005 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».