Clinical reasoning processes: unravelling complexity through graphical representation
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Clinical reasoning is a core skill in medical practice, but remains notoriously difficult for students to grasp and teachers to nurture. To date, an accepted model that adequately captures the complexity of clinical reasoning processes does not exist. Knowledge-modelling software such as mot Plus (Modelling using Typified Objects [MOT]) may be exploited to generate models capable of unravelling some of this complexity. OBJECTIVES: This study was designed to create a comprehensive generic model of clinical reasoning processes that is intended for use by teachers and learners, and to provide data on the validity of the model. METHODS: Using a participatory action research method and the established modelling software (mot Plus), knowledge was extracted and entered into the model by a cognitician in a series of encounters with a group of experienced clinicians over more than 250 contact hours. The model was then refined through an iterative validation process involving the same group of doctors, after which other groups of clinicians were asked to solve a clinical problem involving simulated patients. RESULTS: A hierarchical model depicting the multifaceted processes of clinical reasoning was produced. Validation rounds suggested generalisability across disciplines and situations. CONCLUSIONS: The MOT model of clinical reasoning processes has potentially important applications for use within undergraduate and graduate medical curricula to inform teaching, learning and assessment. Specifically, it could be used to support curricular development because it can help to identify opportune moments for learning specific elements of clinical reasoning. It could also be used to precisely identify and remediate reasoning errors in students, residents and practising doctors with persistent difficulties in clinical reasoning.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».