The Relationship Between Response Time and Diagnostic Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Psychologists theorize that cognitive reasoning involves two distinct processes: System 1, which is rapid, unconscious, and contextual, and System 2, which is slow, logical, and rational. According to the literature, diagnostic errors arise primarily from System 1 reasoning, and therefore they are associated with rapid diagnosis. This study tested whether accuracy is associated with shorter or longer times to diagnosis. METHOD: Immediately after the 2010 administration of the Medical Council of Canada Qualifying Examination (MCCQE) Part II at three test centers, the authors recruited participants, who read and diagnosed a series of 25 written cases of varying difficulty. The authors computed accuracy and response time (RT) for each case. RESULTS: Seventy-five Canadian medical graduates (of 95 potential participants) participated. The overall correlation between RT and accuracy was -0.54; accuracy, then, was strongly associated with more rapid RT. This negative relationship with RT held for 23 of 25 cases individually and overall when the authors controlled for participants' knowledge, as judged by their MCCQE Part I and II scores. For 19 of 25 cases, accuracy on each case was positively related to experience with that specific diagnosis. A participant's performance on the test overall was significantly correlated with his or her performance on both the MCCQE Part I and II. CONCLUSIONS: These results are inconsistent with clinical reasoning models that presume that System 1 reasoning is necessarily more error prone than System 2. These results suggest instead that rapid diagnosis is accurate and relates to other measures of competence.
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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 | 0,006 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».