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Enregistrement W2081042077 · doi:10.1097/acm.0b013e31827b258d

Clinical Decision Making

2013· letter· en· W2081042077 sur OpenAlexaboutno aff
Pat Croskerry, Gordon Tait

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical diagnosisCognitionPsychologyCognitive psychologyInterpretation (philosophy)Computer scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: In their study of diagnostic reasoning in medical graduates, Sherbino et al1 have shown that diagnostic accuracy is inversely related to the speed of determining the diagnosis. They conclude that this challenges the dominant view in cognitive psychology that rapid intuitive reasoning is prone to error. However, we believe that these results are consistent with current models of clinical reasoning, in which decision making involves a combination of System 1 (intuitive) and System 2 (analytic) thinking and in which intuitive decisions are more vulnerable to error than those made in the analytic system. An alternative interpretation of the study is that the time needed to solve the diagnostic problem—under the experimental conditions used by Sherbino et al—is simply a measure of problem difficulty, which is a reflection of the study participant’s knowledge base. For any problem that involves System 2 decision making, the finding that error is associated with a longer response time is not surprising. The exercises in the authors’ study are similar to those provided in exams, and it is likely that the participants primarily used System 2 in arriving at their diagnoses, as they would in exams. The relationship between the participants’ accuracy and their exam scores confirms this, and the authors state that “the longest RT [response time] was associated with the most difficult case (as judged by overall cohort accuracy).” Requiring a response within one minute does not necessarily cause participants to use System 1 in solving the cases, and faster responses are likely to occur when the participants have the knowledge base to quickly arrive at the correct conclusion using System 2. We know that System 2 reasoning is not error-free, especially with residents in training, and a System 2 failure is likely to be due to a deficiency in knowledge. Because all pertinent findings were provided to the participants, the exercises in the authors’ experiment do not reflect the actual complex processes involved in patient assessment, where clinical decisions are made regarding which findings are pertinent for ruling diagnoses in or out. This type of study highlights the difficulty of conducting research that yields findings that can be meaningfully applied to the real world of clinical medicine, where context, patient factors, ambient conditions, human factors, team dynamics, and a variety of other influences prevail. It is likely through those complex processes that the majority of System 1 errors occur, and it would be dangerous to promote the notion to either trainees or practicing clinicians that speed increases accuracy. The bottom line remains that in clinical practice, more errors are associated with System 1 than with System 2 thinking. Further, System 1 does not typically result in error; many intuitive decisions are correct, especially those made by experienced clinicians—System 1 thinking works most of the time. Of course, being right most of the time, no matter which system of thinking is used, is not acceptable in clinical medicine. Research to gain a deeper understanding of diagnostic processes in actual clinical situations may help us find ways to increase the rate of accurate diagnoses. Pat Croskerry, MD, PhD Professor, Department of Emergency Medicine, and director, Critical Thinking Program, Division of Medical Education, Faculty of Medicine, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada; [email protected] Gordon Tait, PhD Assistant professor, Departments of Surgery and Anesthesia, University of Toronto Faculty of Medicine, and staff scientist, Department of Anesthesia and Pain Management, Toronto General Hospital, Toronto, Ontario, Canada.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0130,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,014

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,372 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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