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Enregistrement W2061645721 · doi:10.1309/ajcpoyhb4r4vhabi

Which Laboratory Tests Do Students in an Internal Medicine Clerkship Need to Learn About?

2008· article· en· W2061645721 sur OpenAlexafffund
William E. Schreiber, James R. Busser, Suzanna Huebsch

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésCreatine kinaseMedicineTest (biology)CreatinineLactate dehydrogenaseAlkaline phosphataseAlbuminInternal medicineLiver function testsChemistryBiochemistryEnzymeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A PDA (personal digital assistant) program containing information on 193 laboratory tests was provided to students during the 8-week core clerkship in internal medicine. Students used the program at their own discretion. The number of times each test was accessed during the clerkship was recorded by the program's database. Ten tests were accessed by more than 40% of the students: serum enzymes (lactate dehydrogenase, amylase, alkaline phosphatase, creatine kinase, and gamma-glutamyl transferase), electrolytes (sodium and potassium), renal function tests (urea and creatinine), and a plasma protein (albumin). The most frequently looked up test category was the CBC, followed by liver-related tests, plasma proteins, electrolytes, and autoantibodies. Students at the 2 hospitals where the clerkship was offered had similar test lookup patterns. We conclude that students seek information about laboratory tests that are frequently ordered and directly relevant to the diagnosis and management of their patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,399 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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