Making Decisions in the Era of the Clinical Decision Rule: How Emergency Physicians Use Clinical Decision Rules
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Physicians are often asked to integrate clinical decision rules (CDRs) with their own cognitive processes to reach a diagnosis. Clinicians, researchers, and educators must understand these cognitive processes to evaluate and improve the diagnostic process. The authors sought to explore emergency physicians' diagnostic processes and to examine how they integrated CDRs into their reasoning using simulated cases (with chest pain or leg pain). METHOD: From August 2015 to July 2016, 16 practicing emergency physicians from 3 teaching hospitals associated with McMaster University, Ontario, Canada, were interviewed via a novel "teach aloud" protocol. Six videos of simulated patients with chest pain, breathlessness, or leg discomfort were used as prompts for the physicians to demonstrate their diagnostic thinking. Using a constructivist grounded theory analysis, 3 investigators independently reviewed the interview transcripts, meeting regularly to discuss identified themes and subthemes until sufficiency was reached. RESULTS: A model to describe how clinicians integrate their own decision making with CDRs was developed, showing that physicians engage in an iterative diagnostic process that repeatedly refines the differential diagnosis list. The steps in the diagnostic process were: refinement of the differential diagnosis, ordering a hierarchy of risk, the decision to test, choosing the tests, and interpreting test results. Physicians applied CDRs when they had already decided to test. CONCLUSIONS: To date, CDRs assume a static, linear model of clinical decision making. Findings demonstrate that participants engaged in iterative and dynamic decision-making processes that changed throughout their patient encounter, contingent on multiple contextual features. Understanding these processes could inform future development of CDRs and educational strategies around these decision aids.
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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 | 0,009 | 0,348 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».