Eyeballing: the use of visual appearance to diagnose ‘sick’
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Prior studies suggest that clinicians can categorise patients in an emergency room as 'sick' or 'not sick' using rapid visual assessment. The rapid nature of these decisions suggests clinicians are relying on pattern recognition or System 1 processing; however, this has not been studied experimentally. In this study, we explore the accuracy of these decisions using patient disposition (discharge, admission to ward or admission to critical care) as an objective outcome, and collect evidence to argue for the use of System 1 processing in the 'sick' or 'not sick' decision process. METHODS: Fourteen practising emergency physicians reviewed 25 videos of patients presenting to the emergency room. They were asked to predict patient disposition (discharge, admission to ward or admission to critical care) and estimate whether they were 'sick' or 'not sick' using a continuous slider on a 'sick' scale from 'not sick' (0) to 'sick' (100). We collected decision time and asked physicians to identify how they came to the decision using a continuous slider on a 'system processing' scale from 'knew immediately' (0) to 'deliberated intently' (1). RESULTS: Inter-rater reliability judging 'sick' was computed as an intraclass correlation coefficient (ICC) of 0.54. Agreement among physicians in predicting disposition was 68% with ICC of 0.44, and accuracy at predicting disposition was 55%. Physicians made their decision in an average of 10 - 11 seconds and rated 70% of their decisions as < 0.5 on the scale from 'knew immediately' (0) to 'deliberated intently' (1). CONCLUSIONS: Experienced emergency physicians are able to visually assess patients rapidly and predict disposition in a very short time, albeit with fair reliability and lower accuracy than reported previously. Subjectively, they reported that the majority of decisions were on the side of 'knew immediately', consistent with the application of System 1 processing.
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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 | 0,000 | 0,307 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».