Breaking bad news in amyotrophic lateral sclerosis: The need for medical education
Notice bibliographique
Résumé
The manner in which physicians deliver difficult diagnoses is an area of discontent for patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS). The American Academy of Neurology's Practice Parameter for care of the ALS Patient recommended teaching and evaluating strategies for disclosing the diagnosis (10). Our objective was to examine residents' ability in and perceptions of communicating the diagnosis of ALS. Twenty-two resident physicians were videotaped and rated by two ALS neurologists as they delivered an ALS diagnosis to a standardized patient (SP) during an objective structured clinical examination (OSCE). Residents self-rated immediately after the OSCE, again after viewing their videotape, and completed a survey regarding the OSCE and delivering difficult diagnoses. OSCE performance was suboptimal, particularly for communication skills and empathy. The two examiners' scores correlated except for the empathy subscore. Residents' self-assessments did not align with the examiners' scores either before or after watching their videotape. The survey uncovered residents' apprehension and dissatisfaction with their training in diagnosis delivery. The results highlight a need for resident education in delivering an ALS diagnosis. The lack of correlation between residents' and examiners' scoring requires further study. Evaluation of empathy is particularly challenging. Residents agreed that OSCE participation was worthwhile.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».