Do you have to re-examine to reconsider your diagnosis? Checklists and cardiac exam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have investigated whether clinicians can use checklists to verify their diagnostic decisions. Checklists may improve accuracy by prompting clinicians to reconsider or recollect information but might impair decision making by adding to clinicians' cognitive load. This study assessed whether checklists improve cardiac exam diagnostic accuracy, and whether this benefit is dependent on collecting additional information. METHODS: 191 internal medicine residents examined a cardiopulmonary simulator. They provided a diagnosis, subjective rating of certainty, and key findings before and after using a checklist. Residents were randomised; half were allowed access to the simulator and half were prohibited access to the simulator while using the checklist. Residents rated their cognitive load in each step: prechecklist diagnosis, checklist use and postchecklist diagnosis. RESULT: Verifying with a checklist resulted in improved diagnostic accuracy; 88 residents (46%) made the correct diagnosis before using the checklist compared with 97 (51%) afterwards, p=0.04. The benefit of checklist use was restricted to residents allowed to re-examine the simulator (10 changed to correct diagnosis and one to an incorrect diagnosis) whereas no net benefit was seen among residents unable to re-examine the simulator (two changed to a correct diagnosis and two to an incorrect diagnosis, p=0.03). Those able to re-examine the simulator were slightly more confident after checklist use, whereas those unable to re-examine were slightly less confident after checklist use (p=0.01). The opportunity to re-examine the simulator had no effect on the accuracy of key findings reported. Of the three steps, checklist use was associated with the lowest cognitive load (F1,189=68 p<0.001). CONCLUSIONS: Verifying diagnostic decisions with a checklist improved diagnostic accuracy. This benefit was only seen when more information could be collected. Checklist use was not associated with increased cognitive load.
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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 | 0,003 | 0,118 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».