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Enregistrement W2584820851 · doi:10.1111/medu.13221

Should learners reason one step at a time? A randomised trial of two diagnostic scheme designs

2017· article· en· W2584820851 sur OpenAlexaff
Sarah Blissett, Deric Morrison, David McCarty, Matthew Sibbald

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical diagnosisAuscultationScheme (mathematics)CognitionMedicineComputer scienceAlgorithmArtificial intelligenceMathematicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Making a diagnosis can be difficult for learners as they must integrate multiple clinical variables. Diagnostic schemes can help learners with this complex task. A diagnostic scheme is an algorithm that organises possible diagnoses by assigning signs or symptoms (e.g. systolic murmur) to groups of similar diagnoses (e.g. aortic stenosis and aortic sclerosis) and provides distinguishing features to help discriminate between similar diagnoses (e.g. carotid pulse). The current literature does not identify whether scheme layouts should guide learners to reason one step at a time in a terminally branching scheme or weigh multiple variables simultaneously in a hybrid scheme. We compared diagnostic accuracy, perceptual errors and cognitive load using two scheme layouts for cardiac auscultation. METHODS: Focused on the task of identifying murmurs on Harvey, a cardiopulmonary simulator, 86 internal medicine residents used two scheme layouts. The terminally branching scheme organised the information into single variable decisions. The hybrid scheme combined single variable decisions with a chart integrating multiple distinguishing features. Using a crossover design, participants completed one set of murmurs (diastolic or systolic) with either the terminally branching or the hybrid scheme. The second set of murmurs was completed with the other scheme. A repeated measures manova was performed to compare diagnostic accuracy, perceptual errors and cognitive load between the scheme layouts. RESULTS: = 5.1, p = 0.003). Use of a terminally branching scheme was associated with increased diagnostic accuracy (65 versus 53%, p = 0.02), fewer perceptual errors (0.61 versus 0.98 errors, p = 0.001) and lower cognitive load (3.1 versus 3.5/7, p = 0.023). CONCLUSIONS: The terminally branching scheme was associated with improved diagnostic accuracy, fewer perceptual errors and lower cognitive load, suggesting that terminally branching schemes are effective for improving diagnostic accuracy. These findings can inform the design of schemes and other clinical decision aids.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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