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Enregistrement W2276416864 · doi:10.71781/5666

L’évaluation du raisonnement clinique des résidents en hématologie par l’approche de concordance de script

2014· dissertation· fr· W2276416864 sur OpenAlexaboutno aff
Alain Bestawros

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pratique de l’hématologie, comme celle de toute profession, implique l’acquisition d’un raisonnement adéquat. Se basant sur une théorie de psychologie cognitive, le test de concordance de script (TCS) a été développé et validé comme un instrument permettant d’évaluer le raisonnement clinique dans diverses spécialités médicales. Le but de cette étude était d’examiner l’utilité et les paramètres psychométriques d’un TCS en hématologie. Nous avons construit un TCS composé de 60 questions que nous avons administré à 15 résidents juniors (R1 à R3 en médecine interne), 46 résidents séniors (R4, R5 et R6 en hématologie) et 17 hématologues à travers le Canada. Après optimisation, le TCS comptait 51 questions. Sa consistance interne mesurée par le coefficient de Cronbach alpha était 0.83. Le test était en mesure de discriminer entre les résidents selon leur niveau de formation. Les questions contenant des images (n=10) semblaient avoir un potentiel discriminatoire plus élevé. Les scores obtenus par les résidents séniors corrélaient modéremment avec ceux obtenus à un test conventionnel d’hématologie composé de questions à choix multiples et à courte réponse (r de Pearson = 0.42; p=0.02). Le TCS a été complété en 36 minutes en moyenne et a été bien reçu par les participants. Le TCS est un instrument d’évaluation utile et valide en hématologie. Il peut être utilisé à des fins formatives en aidant au suivi de la progression des résidents. Il pourrait aussi être combiné à d’autres instruments d’évaluation à des fins sanctionnelles, ou encore, en éducation médicale continue.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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