Learning the Thyroid Examination-A Multimodality Intervention for Internal Medicine Residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many physicians have inadequate physical diagnosis skills and cannot detect thyroid abnormalities on physical examination. PURPOSE: To evaluate a multimodality intervention to improve thyroid examination skills using a prospective controlled trial in first-year residents enrolled in an academic internal medicine program. METHODS: The intervention group received a 60-minute educational session during which an endocrinologist described anatomical landmarks, thyroid abnormalities, and examination techniques using a slide show, computerized animation, videotape, and live demonstration on a volunteer with goiter. Residents examined a normal and a goitrous thyroid under the observation of a preceptor and received an evidence-based handout on the thyroid examination. The control group received no specific intervention. Examination technique and identification of thyroid abnormalities were blindly assessed in 2 stations of an objective structured clinical examination (OSCE). RESULTS: Of the 19 residents in the intervention group and the 20 in the control group, 6 (32%) and 3 (15%), respectively, observed the neck for thyroid abnormalities (P = 0.3), 17 (90%) and 16 (80%) used proper hand position (P = 0.7), and 13 (68%) and 15 (75%) had the patient swallow while the neck was palpated (P = 0.7). There was a significant difference in the mean scores based on thyroid physical findings during the OSCE between the intervention and control groups (100 vs. 52.5 [maximal possible score = 200], P = 0.047). CONCLUSION: A 1-hour multimodality learning session furthered the ability of first-year internal medicine residents to detect thyroid abnormalities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».