The effect of prior experience on diagnostic reasoning: exploration of availability bias
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Diagnostic reasoning has been shown to be influenced by a prior similar patient case. However, it is unclear whether this process influences diagnostic error rates or whether clinicians at all experience levels are equally susceptible. The present study measured the influence of specific prior exposure and experience level on diagnostic accuracy. Methods To create the experience of prior exposure, participants (pre-clerkship medical students, emergency medicine residents, and faculty) first verified diagnoses of clinical vignettes. The influence of prior exposures was measured using equiprobable clinical vignettes; indicating two diagnoses. Participants diagnosed equiprobable cases that were: 1) matched to exposure cases (in one of three conditions: a) similar patient features, similar clinical features; b) dissimilar patient features, similar clinical features; c) similar patient features, dissimilar clinical features), or 2) not matched to any prior case (d) no exposure). A diagnosis consistent with a matched exposure case was scored correct. Cases with no prior exposure had no matched cases, hence validated the equiprobable design. Results Diagnosis A represented 47% of responses in condition d, but there was no influence of specific similarity of patient characteristics for Diagnosis A, F(3,712)=7.28, p=0.28 or Diagnosis B, F(3,712)=4.87, p=0.19. When re-scored based on matching both equiprobable diagnoses, accuracy was high, but favored faculty (n=40) 98%, and residents (n=39) 98% over medical students (n=32) 85%, F(2,712)=35.6, p<0.0001. Accuracy for medical students was 84, 87, 94, and 73% for conditions a-d, respectively, interaction F(2,712)=3.55, p<0.002. Conclusions The differential diagnosis of pre-clerkship medical students improved with prior exposure, but this was unrelated to specific case or patient features. The accuracy of medical residents and staff was not influenced by prior exposure.
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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 | 0,001 | 0,453 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».