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Enregistrement W2097442776 · doi:10.3109/0142159x.2013.774336

Effect of stress on clinical reasoning during simulated ambulatory consultations

2013· article· en· W2097442776 sur OpenAlexaff
P. Pottier, Thomas Dejoie, Jean-Benoît Hardouin, A. G. Le Loupp, B. Planchon, Angélique Bonnaud, Vicki R. LeBlanc

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStress (linguistics)AmbulatoryPsychologyMedicineMedical educationClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The goal of this study was to examine the impact of subjective and physiological stress responses on medical students' diagnostic reasoning and communication skills. METHOD: A prospective randomized quantitative study was undertaken, looking at ambulatory consultations in internal medicine. On the first day (baseline day), volunteer year 6 students (n = 41) participated in a simulated ambulatory consultation with standardized patients (SPs). On the second day (study day), one week later, they were randomly assigned to two groups: a low stress (n = 20) and a high stress (n = 21) simulated ambulatory consultation. Stress was measured using validated questionnaires and salivary cortisol. The SPs assessed the students' reasoning and communication. The students completed assessments of their clinical reasoning after the consultations. RESULTS: Although stress measures were all significantly higher in the high-stress condition (all p < 0.05), no differences were found in diagnostic accuracy and justification scores. However, correlational analyses revealed a negative correlation between multiple-stress measures and the students' ability to generate arguments for differential diagnoses. CONCLUSION: Stress was associated with impairments in clinical reasoning, of a nature typically suggestive of premature closure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,211
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,211
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,367 · 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.

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

Citations71
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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