Medical and nursing clinical decision making: a comparative epistemological analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this article is to explore the complex forms of knowledge involved in diagnostic and interventional decision making by comparing the processes in medicine and nursing, including nurse practitioners. Many authors assert that the practice of clinical decision making involves the application of theoretical knowledge (acquired in the classroom and textbooks) as well as research evidence, upon concrete particular cases. This approach draws on various universal principles and algorithms to facilitate the task. On the other hand, others argue that this involves an intuitive form of judgement that is difficult to teach, one that is acquired principally through experience. In an exploration of these issues, this article consists of three sections. A clarification of terms commonly used when discussing decision making is provided in the first section. In the second section, an epistemological analysis of decision making is presented by examining several perspectives and comparing them for their use in the nursing and medical literature. Bunge's epistemological framework for decision making (based on scientific realism) is explored for its fit with the aims of medicine and nursing. The final section presents a discussion of knowledge utilization and decision making as it relates to the implications for the education and ongoing development of nurse practitioners. It is concluded that Donald Schön's conception of reflective practice best characterizes the skillful conduct of clinical decision making.
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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 | 0,025 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,033 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».