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Enregistrement W2971458922 · doi:10.2196/14044

Differential Diagnosis Assessment in Ambulatory Care With an Automated Medical History–Taking Device: Pilot Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2971458922 sur OpenAlexvenueno aff
Adrien Schwitzguébel, Clarisse Jeckelmann, Roberto Gavinio, Cécile Levallois, Charles Benaïm, Hervé Spechbach

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de GenèveHôpitaux Universitaires de Genève
Mots-clésMedical diagnosisAnamnesisMedicineRandomized controlled trialDifferential diagnosisAmbulatoryOutpatient clinicGold standard (test)Physical therapyEmergency medicinePediatricsSurgeryInternal medicineRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Automated medical history-taking devices (AMHTDs) are emerging tools with the potential to increase the quality of medical consultations by providing physicians with an exhaustive, high-quality, standardized anamnesis and differential diagnosis. OBJECTIVE: This study aimed to assess the effectiveness of an AMHTD to obtain an accurate differential diagnosis in an outpatient service. METHODS: We conducted a pilot randomized controlled trial involving 59 patients presenting to an emergency outpatient unit and suffering from various conditions affecting the limbs, the back, and the chest wall. Resident physicians were randomized into 2 groups, one assisted by the AMHTD and one without access to the device. For each patient, physicians were asked to establish an exhaustive differential diagnosis based on the anamnesis and clinical examination. In the intervention group, residents read the AMHTD report before performing the anamnesis. In both the groups, a senior physician had to establish a differential diagnosis, considered as the gold standard, independent of the resident's opinion and AMHTD report. RESULTS: A total of 29 patients were included in the intervention group and 30 in the control group. Differential diagnosis accuracy was higher in the intervention group (mean 75%, SD 26%) than in the control group (mean 59%, SD 31%; P=.01). Subgroup analysis showed a between-group difference of 3% (83% [17/21]-80% [14/17]) for low complexity cases (1-2 differential diagnoses possible) in favor of the AMHTD (P=.76), 31% (87% [13/15]-56% [18/33]) for intermediate complexity (3 differential diagnoses; P=.02), and 24% (63% [34/54]-39% [14/35]) for high complexity (4-5 differential diagnoses; P=.08). Physicians in the intervention group (mean 4.3, SD 2) had more years of clinical practice compared with the control group (mean 5.5, SD 2; P=.03). Differential diagnosis accuracy was negatively correlated to case complexity (r=0.41; P=.001) and the residents' years of practice (r=0.04; P=.72). The AMHTD was able to determine 73% (SD 30%) of correct differential diagnoses. Patient satisfaction was good (4.3/5), and 26 of 29 patients (90%) considered that they were able to accurately describe their symptomatology. In 8 of 29 cases (28%), residents considered that the AMHTD helped to establish the differential diagnosis. CONCLUSIONS: The AMHTD allowed physicians to make more accurate differential diagnoses, particularly in complex cases. This could be explained not only by the ability of the AMHTD to make the right diagnoses, but also by the exhaustive anamnesis provided.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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