Does level of training Influence the ability to detect hepatosplenomegaly in children with leukemia?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with leukemia often have hepatosplenomegaly present. This can be diagnosed with physical examination and confirmed with ultrasound. We sought to determine if level of training influenced the ability to detect hepatosplenomegaly. METHODS: All children diagnosed with leukemia during the past 5 years were reviewed. The training level of the examiner, the documentation of hepatosplenomegaly, and the ultrasound findings were collected and analyzed. RESULTS: There were 245 examinations of the spleen and 254 of the liver. Splenomegaly was correctly diagnosed by medical students 54% of the time, by residents 81%, and by staff 79% of the time. First year residents diagnosed it correctly 68% of the time, R2s 64%, R3s 76% and R4s 86% of the time. Hepatomegaly was correctly diagnosed by medical students 44% of the time, by residents 73% and by staff 68% of the time. First year residents diagnosed it correctly 77% of the time, R2s 54%, R3s 81% and R4s 75% of the time. CONCLUSIONS: Pediatric residents had the best ability to detect hepatosplenomegaly, and were better than staff and medical students, although this was not statistically significant.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».