Management Reasoning: Implications for Health Professions Educators and a Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
Substantial research has illuminated the clinical reasoning processes involved in diagnosis (diagnostic reasoning). Far less is known about the processes entailed in patient management (management reasoning), including decisions about treatment, further testing, follow-up visits, and allocation of limited resources. The authors' purpose is to articulate key differences between diagnostic and management reasoning, implications for health professions education, and areas of needed research.Diagnostic reasoning focuses primarily on classification (i.e., assigning meaningful labels to a pattern of symptoms, signs, and test results). Management reasoning involves negotiation of a plan and ongoing monitoring/adjustment of that plan. A diagnosis can usually be established as correct or incorrect, whereas there are typically multiple reasonable management approaches. Patient preferences, clinician attitudes, clinical contexts, and logistical constraints should not influence diagnosis, whereas management nearly always involves prioritization among such factors. Diagnostic classifications do not necessarily require direct patient interaction, whereas management prioritizations require communication and negotiation. Diagnoses can be defined at a single time point (given enough information), whereas management decisions are expected to evolve over time. Finally, management is typically more complex than diagnosis.Management reasoning may require educational approaches distinct from those used for diagnostic reasoning, including teaching distinct skills (e.g., negotiating with patients, tolerating uncertainty, and monitoring treatment) and developing assessments that account for underlying reasoning processes and multiple acceptable solutions.Areas of needed research include if and how cognitive processes differ for management and diagnostic reasoning, how and when management reasoning abilities develop, and how to support management reasoning in clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».