Cognitive Debiasing Strategies for the Emergency Department
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The emergency department (ED) is a high-risk environment where diagnostic error is not uncommon. Most errors (70%) are due to faulty reasoning.1 Decision making occurs through two primary pathways: 1) Pattern recognition is fast, intuitive, and heuristically driven and occurs largely unconsciously; 2) analytic thinking is slow and deliberate and takes place under conscious control. When functioning optimally, expert clinicians toggle back and forth between these two systems depending on the complexity of the case and the demands of the environment. Systematic errors (known as biases) can interfere with reasoning via either pathway, but predominately affect the abbreviated decision making associated with pattern recognition. Thus, a critical feature of cognitive bias mitigation involves deliberate “switching” from intuitive to analytical processing and the deliberate use of debiasing strategies.2, 3 Prominent cognitive psychologist Daniel Kahneman (Thinking Fast and Thinking Slow) holds the largely pessimistic view that physicians are incapable of employing bias mitigation strategies to overcome their flawed intuition.4 Recent research, however, offers strong converging evidence that doctors do have the means to overcome bias through education.5 This Med Ed download focuses on some of the most common biases amongst ED providers so that you can more effectively recognize and mitigate bias in yourself and in your learners. The aim is to help teachers and learners develop a common language around bias to make you STOP, THINK about the thinking that underlies these errors, and ACT by proposing debiasing strategies to address them. See the patient yourself and form your own impressions before reading the triage summary or nurses' notes or hearing a learner's case presentation. Two heads (or many) are better than one. You will invariably each pick up important data that the other person did not. Collectively this information forms a more complete picture of the case. “Group think” should be used for difficult cases. Ask a colleague for an independent assessment or a second opinion. Do not “frame” the patient to a colleague; give objective data.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle