The Role of Differential Diagnoses in Self‐Triage Decision‐Making
Notice bibliographique
Résumé
Self‐triage, or the decision if and when to seek medical care is crucial, but also intrinsically difficult. The current study evaluates how the presence of competing diagnoses with differing severities influences participants' likelihood of seeking care. Participants were healthy undergraduate students from McMaster University. In a within‐subjects design, participants rated the urgency with which they would seek medical care for a series of hypothetical scenarios. Each scenario included symptoms and either a low‐severity diagnosis, a high‐severity diagnosis, or a differential diagnosis where both high‐ and low‐severity options were presented. Participants rated low‐severity diagnoses as less urgent than high‐severity diagnoses, as expected. Critically, when presented with both low‐ and high‐severity options, participants rated scenarios with an intermediate level of urgency. Further analyses showed that participants appeared to base their urgency judgments on the low‐severity diagnosis and then adjust their ratings upward when presented with a high‐severity alternative. The results demonstrate that even when one of the possible diagnoses presented would require immediate care if accurate, ratings of urgency were significantly decreased if another less serious alternative was also suggested, potentially leading to sub‐optimal decision‐making. Implications of this observed pattern of self‐triage decision‐making are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».