Transforming Medical Assessment: Integrating Uncertainty Into the Evaluation of Clinical Reasoning in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
In an age where practicing physicians have access to an overwhelming volume of clinical information and are faced with increasingly complex medical decisions, the ability to execute sound clinical reasoning is essential to optimal patient care. The authors propose two concepts that are philosophically paramount to the future assessment of clinical reasoning in medicine: assessment in the context of "uncertainty" (when, despite all of the information that is available, there is still significant doubt as to the best diagnosis, investigation, or treatment), and acknowledging that it is entirely possible (and reasonable) to have more than "one correct answer." The purpose of this article is to highlight key elements related to these two core concepts and discuss genuine barriers that currently exist on the pathway to creating such assessments. These include acknowledging situations of uncertainty, creating clear frameworks that define progressive levels of clinical reasoning skills, providing validity evidence to increase the defensibility of such assessments, considering the comparative feasibility with other forms of assessment, and developing strategies to evaluate the impact of these assessment methods on future learning and practice. The authors recommend that concerted efforts be directed toward these key areas to help advance the field of clinical reasoning assessment, improve the clinical care decisions made by current and future physicians, and have positive outcomes for patients. It is anticipated that these and subsequent efforts will aid in reaching the goal of making future assessment in medical education more representative of current-day clinical reasoning and decision making.
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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 | 0,097 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,033 |
| Communication savante | 0,024 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».