MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020412748 · doi:10.1186/1472-6920-7-16

Problem formulation by medical students: an observation study

2007· article· en· W2020412748 sur OpenAlexafffund
François Auclair

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésSchema (genetic algorithms)Medical diagnosisComputer scienceMathematics educationManagement scienceMedicinePsychologyInformation retrievalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical problems are often complex and ill-structured. In formulating the problem, one has to discriminate pertinent elements from irrelevant information in order to effectively find a solution. In this observation study, we describe how medical students formulate the problem of a complex case. METHODS: 32 third year medical students were presented with a complex case of endocarditis. They were asked to synthesize the case and give the best formulation of the problem. They were then asked to provide a diagnosis. A subsequent group of 25 students were presented with the problem already formulated and were also asked for the diagnosis. We analyzed the student's problem formulations using the presence or absence of essential elements of the case, the use of higher-order concepts and the use of relations between concepts. RESULTS: 12/32 students presented with the case made the correct diagnosis. Diagnostic accuracy was significantly associated with the use of higher-order concepts and relations between concepts. Establishing explicit relations was particularly important. Almost all students who missed the diagnosis could not elicit any relations between concepts but only reported factual observations. When presented with an already formulated problem, 19/25 students made the correct diagnosis. (p < 0.05) CONCLUSION: When faced with a complex new case, students may not have the structured knowledge to recognize the nature of the problem. They have to build new schema or problem representation. Our observations suggest that this process involves using higher-order concepts and establishing new relations between concepts. The fact that students could recognize the disease when presented with a formulated problem but had more difficulty when presented with the original complex case indicates that knowledge of the clinical features may be necessary but not sufficient for problem formulation. Our hypothesis is that problem formulation represents a distinct ability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical EducationMême sujetClinical Reasoning and Diagnostic SkillsTravaux en français237 207