Teaching Clinical Reasoning to Undergraduate Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
In the 1950s, teaching programs focused on the biomedical sciences; clinical decisions were left to expert intuition rather than rational analysis. During the past few decades, efforts have been made to understand the mental strategies employed by physicians during clinical decision making, and the reasons for errors that result from human bounded rationality. This chapter describes the recent shift in approach to clinical reasoning and practice—from intuitive to scientific. Today, medical students are offered courses in epidemiology, evidence-based medicine and medical economics. They are taught to generate diagnostic hypotheses, suggest information that would support or refute these hypotheses, and apply Bayes’ theorem for diagnostic reasoning and evidence-based principles for treatment choices. The author believes, however, that medical education is still in a state of transition from the determinism of the biomedical sciences to the uncertainty of clinical practice. To overcome the intellectual and emotional barriers to this transition, medical students must come to terms with two apparently incompatible conceptions: the cause-effect descriptive approach based on deterministic thinking, and one that views clinical practice as consisting of prescriptive decisions based on probabilistic estimates. Students must accept that clinical uncertainty is pervasive. To this end, clinical preceptors should openly share their thought processes—and their doubts—in clinical training.
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».