The Privileged Status of Prestigious Terminology: Impact of ???Medicalese??? on Clinical Judgments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Health professionals frequently use medical terminology like dyspnea or nasopharyngitis. These two studies examine how the use of medical terms affects the judgments of seriousness, prevalence, and disease; and diagnostic judgments. METHOD: In study 1, a survey containing the names of 22 diseases with either a medical or lay description was completed by 47 undergraduate psychology students and 25 medical students, who were asked to judge seriousness, prevalence, and how "disease-like" it was. In study 2, undergraduate students learned four "pseudopsychiatry" conditions, each with four associated features. Features were presented in lay or medical versions. They were then tested with 18 new cases with two medical features from one condition and two lay terms from the other. RESULTS: In study 1, the medical students rated conditions as more disease-like, more serious, and less prevalent than did the psychology students. Medical descriptions were seen as significantly less common and somewhat more serious and more disease-like. In study 2, the participants rated the condition with medical features consistently more likely than the alternative, regardless of training condition. CONCLUSIONS: The specific words used to describe a feature or condition can have an impact on judgments of likelihood of disease, and, to a lesser extent, judgments of seriousness.
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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 | 0,204 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».