Expert-Type Knowledge Structure in Medical Students is Associated With Increased Odds of Diagnostic Success
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relation between knowledge structure and diagnostic performance is unclear. Similarly, variables affecting knowledge structure are poorly understood. PURPOSE: The 1st objective was to examine the relation between concepts in knowledge structure and diagnostic performance. The 2nd objective was to examine the relation between the use of diagnostic schemes by small-group preceptors and knowledge structure of medical students. METHODS: This was a cross-sectional study of 1st-year medical students in 4 clinical presentations: hyponatremia, hyperkalemia, metabolic acidosis, and metabolic alkalosis. The 1st dependent variable was diagnostic success with the number of expert-type concepts in knowledge structure (determined by concept sorting), diagnostic scheme use by preceptors, and clinical presentation as independent variables. The 2nd dependent variable was the number of expert-type concepts in knowledge structure with diagnostic scheme use by preceptors and clinical presentation as independent variables. Data were analyzed using multiple logistic and linear regression. RESULTS: Thirty 1st-year medical students participated. After adjusting for clinical presentation and scheme use by preceptors, the number of expert-type concepts in knowledge structure was associated with increased odds of diagnostic success (odds ratio 1.18 [1.03, 1.35], p = .016). After adjustment for clinical presentation, scheme use by preceptors was associated with increased number of expert-type concepts in knowledge structure (2.22 vs. 1.86, p = .01, d = 0.23). CONCLUSIONS: The number of expert-type concepts in knowledge structure is associated with increased odds of diagnostic success. Scheme use by small-group preceptors is associated with an increased number of expert-type concepts in knowledge structure.
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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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».