An Assessment of the Ability of Diplomates, Practitioners, and Students to Describe and Interpret Recordings of Heart Murmurs and Arrhythmia
Notice bibliographique
Résumé
The ability of clinicians, ie, 10 veterinary students, 10 general practitioners, and 10 board certified internists, to describe and interpret common normal and abnormal heart sounds was assessed. Recordings of heart sounds from 7 horses with a variety of normal and abnormal rhythms, heart sounds, and murmurs were analyzed by digital sonography. The perception of the presence or absence of the heart sounds S1, S2, and S4 was similar for clinicians irrespective of their level of training and was in agreement with the sonographic interpretation on 89, 82, and 78% of occasions, respectively. However, practitioners were less likely to correctly describe the presence of S3. The heart rhythm was correctly described as being regular or irregular on 89% of occasions, and this outcome was not affected by level of training. Differentiation of the type of irregularity was less reliable. The perception of the intensity of a heart murmur was accurate and correlated with the grade assigned in the living horses, R2 = .68, and with sonographic measurements of the murmur's intensity, R2 = .69. Clinicians overestimated the duration of cardiac murmurs, particularly that of the loud systolic murmur. Only diplomates could reliably differentiate systolic from diastolic murmurs. The ability to diagnose the underlying cardiac problem was significantly affected by training; diplomates, practitioners, and undergraduates made the correct diagnosis on 53, 33, and 29% of occasions, respectively. The poor diagnostic ability of practitioners and the lack of improvement in diagnostic skill after the 2nd year of veterinary school emphasizes the need for better teaching of these skills. Digital sonograms that combine sound files with synchronous visual interpretations may be useful in this regard.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».