A Rewarding Medical Internship – Documenting the Case of a Colorectal Cancer Patient with Hematochezia and Melena
Notice bibliographique
Résumé
During the summer of 2011, I was a medical intern at 463rd People’s Liberal Army (PLA) Hospital in China. The experience did not only challenge me academically, but it also helped me mature as a person. My beginning of this learning journey was filled with setbacks and criticism that disheartened me tremendously, to the point of fighting back tears on the bus ride home. But, as I learned to find motivation from criticism, prepare research information thoroughly to answer the doctors’ questions, and brighten the patients’ day with a genuine smile and a compassionate attitude, I began to earn the encouragement I previously had not deserved. I was also able to follow the case of an anemic colorectal patient who had both hematochezia and melena. My role was to confirm melena without relying on a fecal blood occult test that was compromised due to a procedural mistake. The task required me to integrate my research information to realize how medication could be confounded with disease symptom. Specifically, I was required to discern the black tarry stool of melena from the dark greenish black stool caused by iron supplement treatment. Looking back two years, those seemingly impossible obstacles were just small hurdles compared with what I need to prepare myself for in the future. Obstacles test my ability to understand, apply, analyse, evaluate, and most importantly—create. Obstacles make my life eventful, for I certainly do not intend for it to be as smooth as a straight line on an electrocardiogram.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».