Use of Inductive, Problem-Based Clinical Reasoning Enhances Diagnostic Accuracy in Final-Year Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Despite tremendous progression in the medical field, levels of diagnostic error remain unacceptably high. Cognitive failures in clinical reasoning are believed to be the major contributor to diagnostic error. There is evidence in the literature that teaching problem-based, inductive reasoning has the potential to improve clinical reasoning skills. In this study, 47 final-year veterinary medicine students at the Royal Veterinary College (RVC) were presented with a complex small animal medicine case. The participants were divided into two groups, one of which received a prioritized problem list in addition to the history, physical exam, and diagnostic test results provided to both groups. The students' written approaches to the case were then analyzed and assigned a diagnostic accuracy score (DAS) and an inductive reasoning score (IRS). The IRS was based on a series of predetermined characteristics consistent with the inductive reasoning framework taught at the RVC. No significant difference was found between the DAS scores of each group, indicating that the provision of a prioritized problem list did not impact diagnostic accuracy. However, a significant positive correlation between the IRS and DAS was illustrated for both groups of students, suggesting increased use of inductive reasoning is associated with increased diagnostic accuracy. These results contribute to a body of research proposing that inductive, problem-based reasoning teaching delivered in an additive model, can enhance the clinical reasoning skills of students and reduce diagnostic error.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».