Notice bibliographique
Résumé
How medical students are taught physical examination (PE) skills appears to have changed little since the 1950s. Textbooks are organized according to organ systems and describe methods of eliciting and recording history and PE data using a routine format. In many medical schools, the preclinical teaching programs for clinical examination skills similarly emphasize an orderly collection of data. Teaching students to use diagnostic reasoning is postponed until students have learned history-taking and PE skills. The authors propose three modifications to this educational approach. First, rather than performing the clinical examination using a routine format, students should be encouraged to form diagnostic hypotheses early on while listening to the patient's narrative, and conduct the subsequent search for history and PE data in a reflective way in order to confirm or refute these hypotheses. Second, the authors propose that interviewing patients and conducting the PE be taught by one-on-one tutoring until students achieve mastery. Last, they suggest that the PE be guided not only by students' diagnostic hypotheses, but also by patients' expectations. These modifications are consistent with current trends in medical education that encourage a reflective practice and problem-based learning (PBL), and they also introduce medical students to the precepts of clinical reasoning. The authors suggest that challenging students to seek specific physical findings may increase the likelihood of detecting findings when they are present, and may transform patient interviewing and conducting the PE from routine activities into intellectually exciting experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,004 | 0,007 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».