How clinical features are presented matters to weaker diagnosticians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to test the extent to which the use of medicalese (i.e. formal medical terminology and semantic qualifiers) alters the test performance of medical graduates; to tease apart the extent to which any observed differences are driven by language difficulties versus differences in medical knowledge; and to assess the impact of varying the language used to present clinical features on the ability of the test to consistently discriminate between candidates. METHODS: Six clinical cases were manipulated in the context of pilot items on the Canadian national qualifying examination. Features indicative of two diagnoses were presented uniformly in lay terms, medical terminology and semantic qualifiers, respectively, and in mixed combinations (e.g. features of one diagnosis were presented using lay terminology and features of the other using medicalese). The rate at which the indicated diagnoses were named was considered as a function of language used, site of training, birthplace and medical knowledge (as measured by overall performance on the examination). RESULTS: In the mixed conditions, Canadian medical graduates were not influenced by the language used to present the cases, whereas international medical graduates (IMGs) were more likely to favour the diagnosis associated with medical terminology relative to that associated with lay terms. This was true regardless of whether the entire sample or only North American-born candidates were considered. Within the IMG cohort, high performers were not influenced by the language manipulation, whereas low performers were. Uniform use of lay terminology resulted in the highest test reliability compared with the other experimental conditions. CONCLUSIONS: The results indicate that the influence of medical terminology is driven more by substandard medical knowledge than by the language issues that challenge some candidates. Implications for both the assessment and education of medical professionals are discussed.
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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 | 0,001 | 0,384 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».