MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2116670704 · doi:10.36834/cmej.36594

Consistency in diagnostic suggestions does not influence the tendency to accept them

2012· article· en· W2116670704 sur OpenAlexvenueno aff
Kees van den Berge, Sílvia Mamede, Tamara van Gog, Jan van Saase, Remy M. J. P. Rikers

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies suggest that residents tend to accept diagnostic suggestions, which could lead to diagnostic errors if the suggestion is incorrect. Those studies did not take into account that physicians in clinical practice will mainly encounter correct suggestions. The present study investigated residents' diagnostic performance if they would first encounter a number of correct suggestions followed by a number of incorrect suggestions, and vice versa. It was hypothesized that more incorrect suggestions would be accepted if participants had first evaluated a series of correct suggestions. METHOD: Residents (n = 38) evaluated suggested diagnoses on eight written clinical cases. Half of the participants first evaluated four correct suggestions and then evaluated four incorrect suggestions (C/I condition). The other half started with the four incorrect suggestions followed by the correct suggestions (I/C condition). RESULTS: Our findings show that the evaluation score in the C/I condition (M = 2.87, MSE = 0.14) equaled that in the I/C condition (M = 2.66, MSE = 0.14), F(1,36) = 1.09, p = 0.30, ns, meaning that consistency in preceding suggested diagnoses did not influence the tendency to accept subsequent diagnostic suggestions. There was, however, a significant interaction effect between case order and phase, F(1,36) = 11.82, p = 0.001, η p (2) = 0.25, demonstrating that the score on cases with correct suggestions was higher than the score on cases with incorrect suggestions. CONCLUSION: These findings indicate that consistency in preceding correct or incorrect diagnostic suggestions did not influence the tendency to accept or reject subsequent suggestions. However, overall residents still showed a tendency to accept diagnostic suggestions, which may lead to diagnostic errors if the suggestion is incorrect.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Medical Education JournalMême sujetClinical Reasoning and Diagnostic SkillsTravaux en français237 207