Renowned Physicians’ Perceptions of Expert Diagnostic Practice
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To further the development of a substantive theory of expert diagnostic practice, the authors explored the ways in which exceptional physicians, nominated by their peers, conceptualized their own diagnostic expertise specifically and diagnostic excellence generally. METHOD: In this grounded theory, interview-based study, physicians at six North American research sites were nominated by their peers as exceptional diagnosticians and exceptional professionals and invited to participate in the study. A saturation sample included 34 participants, 20 exceptional diagnosticians, and 14 exceptional professionals. Using a constant comparative approach, the authors conducted one-on-one interviews with participants, transcribed the audiotapes of those interviews, and analyzed them for emergent themes. They developed a stable thematic structure and applied it to the entire data set. RESULTS: Four interconnected themes emerged that inform the community's understanding of how physicians conceptualize expert diagnostic practice: (1) possession of extensive knowledge built through purposeful, continuous engagement in clinical practice, (2) possession of the skills to effectively gather patient stories, (3) reflective integration of that knowledge and those patient stories during diagnosis, and (4) continuous learning through clinical practice. CONCLUSIONS: Exploring these results within the context of current discourses in medical education brings to the forefront two key features of physicians' construction of diagnostic excellence: (1) the integrated nature of the medical competencies that underpin the diagnostic process and (2) the optimally adaptive nature of the diagnostic process. These findings can inform the development of practical and effective pedagogical strategies to guide trainees, clinicians, and medical educators who strive for excellence.
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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 | 0,258 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».