Black Balls and Diagnostic Reasoning
Notice bibliographique
Résumé
In Reply: We thank Drs. Sherbino and Norman for their thoughtful comments on our manuscript and for proposing an alternative explanation for our results. We have three comments in reply. First, we disagree with the statement that we “claimed to prove.” It would be audacious for us to claim to prove any scientific hypothesis, and particularly one for which there are such conflicting data in the literature. Rather, we went to some lengths to highlight the equipoise in the area of analytic information processing and its contribution to diagnostic performance. Second, we feel the “black ball” hypothesis oversimplifies information processing when diagnosing. There is no role for analytic processing when pulling balls out of a bag and deciding if they are red or black. That is a very different cognitive challenge from interpreting clinical features and the results of investigations to decide which of the many disease processes that can damage the liver is the most likely in an individual patient. Finally, we agree with Drs. Sherbino and Norman that it is always possible that automatic processing, rather than analytic processing, resulted in the students' final diagnosis, correct or incorrect. It is, after all, not possible to switch off automatic processing, and it was not our objective to compare automatic versus analytic processing. Instead, we tried to facilitate the use of analytic processing by our participants in providing them with the type of data that are typically processed analytically, and then to study whether the addition of analytic to automatic processing improved, or hindered, diagnostic performance. Granted, it is not possible to prove that our participants used analytic processing—but previous studies of first-year medical students suggest that they typically process information analytically under these experimental conditions.1,2 Acknowledging that we have as much control over the thinking of students and physicians as we do over the drinking of horses, a more appropriate conclusion from our study is that when we provided additional data—along with instructions to query an initial diagnostic hypothesis in light of those data—performance on discordant cases improved and performance on concordant cases was preserved. Kevin McLaughlin, PhD Assistant dean of undergraduate medical education, Office of Undergraduate Medical Education, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada; [email protected]. Sylvain Coderre, MD Associate professor, Department of Medicine, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada. Bruce Wright, MD Associate dean of undergraduate medical education, Office of Undergraduate Medical Education, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».