Limiting the playing field: does restricting the number of possible diagnoses reduce errors due to diagnosis‐specific feature identification?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diagnostic hypotheses influence the identification of clinical features by medical trainees. This influence is strong enough to lead students to interpret features incorrectly if the initial diagnostic suggestion is incorrect. In the present study, we investigated whether reducing the pool of possible diagnoses at the time of test to a few highly plausible alternatives would focus the search for and interpretation of clinical features on a few alternative diagnoses and, as a result, reduce the influence of an initial diagnostic hypothesis on feature identification. METHODS: Naive students were taught 10 electrocardiographic (ECG) diagnoses. At test, they were asked to report all features visible on new ECGs. The test ECGs were presented with the suggestion of a tentative diagnosis (either the correct diagnosis or a plausible alternative) under 2 conditions: students were either instructed that the ECG represented one of 3 possible diagnoses (which were explicitly mentioned), or they were instructed that the ECG might represent any of the 10 diagnoses learned. RESULTS: Students' identification of the ECG features was strongly influenced by the diagnostic suggestion. Reducing the number of alternatives available at the time of test did not reduce the impact of a diagnostic suggestion on feature interpretation. DISCUSSION: Increasing the salience of alternative hypotheses does not reduce the impact of a diagnostic suggestion on the interpretation of clinical features.
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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 | 0,014 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».