Mapping clinical reasoning literature across the health professions: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical reasoning is at the core of health professionals' practice. A mapping of what constitutes clinical reasoning could support the teaching, development, and assessment of clinical reasoning across the health professions. METHODS: We conducted a scoping study to map the literature on clinical reasoning across health professions literature in the context of a larger Best Evidence Medical Education (BEME) review on clinical reasoning assessment. Seven databases were searched using subheadings and terms relating to clinical reasoning, assessment, and Health Professions. Data analysis focused on a comprehensive analysis of bibliometric characteristics and the use of varied terminology to refer to clinical reasoning. RESULTS: Literature identified: 625 papers spanning 47 years (1968-2014), in 155 journals, from 544 first authors, across eighteen Health Professions. Thirty-seven percent of papers used the term clinical reasoning; and 110 other terms referring to the concept of clinical reasoning were identified. Consensus on the categorization of terms was reached for 65 terms across six different categories: reasoning skills, reasoning performance, reasoning process, outcome of reasoning, context of reasoning, and purpose/goal of reasoning. Categories of terminology used differed across Health Professions and publication types. DISCUSSION: Many diverse terms were present and were used differently across literature contexts. These terms likely reflect different operationalisations, or conceptualizations, of clinical reasoning as well as the complex, multi-dimensional nature of this concept. We advise authors to make the intended meaning of 'clinical reasoning' and associated terms in their work explicit in order to facilitate teaching, assessment, and research communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,071 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,110 | 0,079 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».