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Enregistrement W2599801844 · doi:10.1097/acm.0000000000001587

Clinical Reasoning and Threshold Concepts

2017· letter· en· W2599801844 sur OpenAlexaffabout
Charmaine Ma, Nazlee Tabarsi, Luke Y. C. Chen

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Action (physics)AffordanceValue (mathematics)PsychologyCognitive psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: We read with interest McBee and colleagues’1 study of resident physicians’ clinical reasoning. Using an established framework of 24 clinical reasoning tasks to analyze residents’ responses to clinical scenarios, they found that use of these tasks occurred in a varied, rather than sequential manner, and that residents described new tasks, such as reprioritization of differential diagnosis, which were not among the original 24.1 The authors applied ecological psychology to their findings, arguing that affordances (opportunities for actions) and effectivities (abilities for action) informed how individual residents reasoned about a given clinical scenario, thus explaining interindividual variability in the order of verbalized reasoning tasks. This study is an important contribution to the growing literature on clinical reasoning processes, and we advocate for a corresponding examination of key knowledge acquisition during residency. Elucidating reasoning processes without parallel consideration of context-specific knowledge evokes what Regehr2 has called “the problem of generalizable solutions.” “Weak” problem-solving routines emphasize processes and are generalizable to many situations but are of limited value for a particular situation, whereas “strong” routines require specific knowledge of a particular situation that may not transfer to other contexts. Identifying and applying threshold concepts may be one way to bridge the gaps between weak and strong routines, and between processes and knowledge in clinical reasoning. Threshold concepts are “portals of entry” into mastery of a discipline and often crystallize around troublesome knowledge.3 For example, “uncertainty” has been identified as a threshold concept in medicine. Residents in the study by McBee and colleagues frequently verbalized diagnostic uncertainty, and learning to work with this uncertainty is key to successful clinical reasoning. Another example would be interpreting a peripheral blood film in a patient with anemia; context-specific knowledge contributes to affordance (availability of a blood film) and effectivity (being able to interpret the blood film findings). Clinical reasoning processes must be coordinated with acquisition and application of essential context-specific knowledge, some of which may be characterized as “threshold concepts,” in order to optimize diagnostic accuracy. Charmaine Ma, MDFirst-year resident, Department of Family Practice, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada; [email protected] Nazlee Tabarsi, MDFirst-year resident, Department of Family Practice, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada. Luke Chen, MD, MMEdClinical associate professor, Division of Hematology and Centre for Health Education Scholarship, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0170,032
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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