Teaching posttraining: Influencing diagnostic strategy with instructions at test.
Notice bibliographique
Résumé
It is believed that medical diagnosis involves two complementary processes, analytic and similarity-based. There is considerable debate as to which of these processes defines diagnostic expertise and how best to teach clinical diagnosis and reduce diagnostic errors. The purpose of these studies is to document the use of these strategies in medical students. We shifted the balance in use of these processes and improved diagnostic accuracy with instructions given posttraining at the moment of diagnosis. Analytic processing reflecting the degree to which cases contain the diagnostic rules was indexed by the rate of accuracy on typical versus atypical cases (typicality effect). Similarity-based processing reflecting the degree to which cases resemble previously encountered cases was indexed by the rate of accuracy on similar versus dissimilar cases (similarity effect). Two studies are presented illustrating that diagnosis involves the coordination of analytic and similarity-based processes and that differential instruction given at test shifts the balance in the use of these processes. Study 1 illustrated that participants adopting an analytic strategy exhibit a larger effect of typicality. Participants adopting a similarity-based strategy exhibit a larger effect of similarity. The diagnostic approach of students given no instructions was predominantly analytic. Dual instructions in which participants first employed similarity-based processing followed by the application of rules improved overall accuracy. Study 2 investigated two versions of dual instructions and illustrated that assessing a case with the rules of diagnosis first may inhibit the subsequent use of similarity-based reasoning. The implications for diagnostic expertise and pedagogy are discussed.
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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 | 0,002 | 0,058 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».