Developing a Unified List of Physicians’ Reasoning Tasks During Clinical Encounters
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The clinical reasoning literature focuses on how physicians reason while making decisions, rather than on what they reason about while performing their clinical tasks. In an attempt to provide a common language for discussing, teaching, and researching clinical reasoning, the authors undertook the task of developing a unified list of physicians' reasoning tasks, or what they reason about, during clinical encounters. METHOD: The authors compiled an initial list of 20 reasoning tasks based on the literature from four content areas--clinical reasoning, communications, medical errors, and clinical guidelines. In the summer and fall of 2010, they surveyed a purposive sample of 46 international experts in clinical reasoning and communications. From the results of the first survey, the authors refined their list of reasoning tasks, then resurveyed 22 of the original participants. From the results of the second survey, they further refined their list and validated the inclusion of the reasoning tasks. RESULTS: Twenty-four of 46 (52%) and 15 of 22 (65%) participants completed the first- and second-round surveys, respectively. Following the second-round survey, the authors' list included 24 reasoning tasks, and a clinical example corresponding to each, that fell into four broad categories: framing the encounter (3), diagnosis (8), management (11), and self-reflection (2). CONCLUSIONS: The development of this unified list represents a first step in offering a vocabulary for discussing, reflecting on, teaching, and studying physicians' reasoning tasks during clinical encounters.
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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 | 0,042 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».