Diagnostic error and clinical reasoning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There is a growing literature on diagnostic errors. The consensus of this literature is that most errors are cognitive and result from the application of one or more cognitive biases. Such biased reasoning is usually associated with 'System 1' (non-analytic, pattern recognition) thinking. METHODS: We review this literature and bring in evidence from two other fields: research on clinical reasoning, and research in psychology on 'dual-process' models of thinking. We then synthesise the evidence from these fields exploring possible causes of error and potential solutions. RESULTS: We identify that, in fact, there is very little evidence to associate diagnostic errors with System 1 (non-analytical) reasoning. By contrast, studies of dual processing show that experts are as likely to commit errors when they are attempting to be systematic and analytical. We then examine the effectiveness of various approaches to reducing errors. We point out that educational strategies aimed at explaining cognitive biases are unlikely to succeed because of limited transfer. Conversely, there is an accumulation of evidence that interventions directed at specifically encouraging both analytical and non-analytical reasoning have been shown to result in small, but consistent, improvements in accuracy. CONCLUSIONS: Diagnostic errors are not simply a consequence of cognitive biases or over-reliance on one kind of thinking. They result from multiple causes and are associated with both analytical and non-analytical reasoning. Limited evidence suggests that strategies directed at encouraging both kinds of reasoning will lead to limited gains in accuracy.
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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 | 0,556 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle