Consistency in diagnostic suggestions does not influence the tendency to accept them
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».