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Enregistrement W2077652710 · doi:10.1097/acm.0b013e31814002f1

Assessing the Relationship between Cardiac Physical Examination Technique and Accurate Bedside Diagnosis during an Objective Structured Clinical Examination (OSCE)

2007· article· en· W2077652710 sur OpenAlexaff
Rose Hatala, S. Barry Issenberg, Barry O. Kassen, Gary Cole, Carol Bacchus, Ross J. Scalese

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesLeonard M. Miller School of MedicineNational Board of Medical ExaminersUniversity of Miami
Mots-clésPhysical examinationObjective structured clinical examinationMedicineModalitiesCompetence (human resources)Diagnostic accuracyModality (human–computer interaction)Physical therapyMedical physicsRadiologyPsychologyComputer scienceMedical educationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many standardized patient (SP) encounters employ SPs without physical findings and, thus, assess physical examination technique. The relationship between technique, accurate bedside diagnosis, and global competence in physical examination remains unclear. METHOD: Twenty-eight internists undertook a cardiac physical examination objective structured clinical examination, using three modalities: real cardiac patients (RP), "normal" SPs combined with related cardiac audio-video simulations, and a cardiology patient simulator (CPS). Two examiners assessed physical examination technique and global bedside competence. Accuracy of cardiac diagnosis was scored separately. RESULTS: The correlation coefficients between participants' physical examination technique and diagnostic accuracy were 0.39 for RP (P < .05), 0.29 for SP, and 0.30 for CPS. Patient modality impacted the relative weighting of technique and diagnostic accuracy in the determination of global competence. CONCLUSIONS: Assessments of physical examination competence should evaluate both technique and diagnostic accuracy. Patient modality affects the relative contributions of each outcome towards a global rating.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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