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Enregistrement W2912003064 · doi:10.1177/1062860618820687

An IDEA: Safety Training to Improve Critical Thinking by Individuals and Teams

2019· article· en· W2912003064 sur OpenAlexaff
Anne Marie Browne, Ellen S. Deutsch, Krystyna Corwin, Daniela Davis, Jeanette Teets, Michael Apkon

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Quality · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionHarmContext (archaeology)Cognitive biasCorrectnessMedicineApplied psychologyScale (ratio)Patient safetyCognitive psychologyPsychologyHealth careSocial psychologyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Errors in thinking contribute to harm, delays in diagnosis, incorrect treatments, or failures to recognize clinical changes. Models of cognition are useful in understanding error occurrence and avoidance. Intra-team conflict can represent failures in joint cognitive processing. The authors developed training focused on recognizing and managing cognitive bias and resolving conflicts. The program provides context and introduces models of cognition, concepts of bias, team cognition, conflict resolution, and 2 tools. "IDEA" incorporates 4 de-biasing strategies: Identify assumptions; Don't assume correctness; Explore expectations; Assess alternatives. "TLA" presents strategies for resolving conflicts: Tell your thoughts; Listen actively, and Ask questions. A total of 4941 care providers participated in training using didactic presentations, group discussion, and simulation. Learners rated training effectiveness at 4.68 on a scale of 1 to 5 (5 as optimum) and perceived improvement in recognizing or managing errors. Nonphysician caregivers reported greatest improvement. Training to improve critical thinking is feasible, well received, and effective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,397 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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