Does physical examination competence correlate with bedside diagnostic acumen? An observational study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the relationship between a physician's ability to examine a standardized patient (SP) and their ability to correctly identify related clinical findings created with simulation technology. METHOD: The authors conducted an observational study of 347 candidates during a Canadian national specialty examination at the end of post-graduate internal medicine training. Stations were created that combined physical examination of an SP with evaluation of a related audio-video simulation of a patient abnormality, in the domains of cardiology and neurology. Examiners evaluated a candidate's competence at performing a physical examination of an SP and their accuracy in diagnosing a related audio-video simulation. RESULTS: For the cardiology stations, the correlation between the physical examination scores and recognition of simulation abnormalities was 0.31 (p < 0.01). For the neurology stations, the correlation was 0.27 (p < 0.01). Addition of the simulations identified 18% of 197 passing candidates on the cardiology stations and 17% of 240 passing candidates on the neurology stations who were competent in their physical examination technique but did not achieve the passing score for diagnostic skills. CONCLUSIONS: Assessments incorporating SPs without physical findings may need to include other methodologies to assess bedside diagnostic acumen.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».