Commentary: Lowly Interns, More Is Merrier, and the Casablanca Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Test ordering is an integral part of clinical decision making. Variation in test-ordering behavior appears to reflect uncertainty in the clinical reasoning and decision-making process. Among decision makers, novices function mostly in the analytic mode of reasoning, experiencing high levels of uncertainty and, therefore, account for the most variance. While less discriminate test ordering has both economical and clinical downsides, it nevertheless remains a rite of passage along the road toward expertise. In response to the article by Iwashyna and colleagues, the author of this commentary reflects on the implications of test-ordering behavior in the academic medicine setting. The process of ordering tests can serve purposes other than the obvious, not the least of which allows the decision maker additional time for reflection in the decision-making process, perhaps leading to a less mindless and more mindful approach. The author observes that test-ordering behavior of novitiates might be optimized through a variety of strategies that improve both active and passive learning in the clinical environment. In addition to specific education around costs, as well as Bayesian considerations, active learning importantly requires exposure to those processes that may subvert clinical reasoning, notably cognitive biases. Passive learning is enhanced in supportive environments. Throughout, those who supervise and teach should provide effective models.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».