Aerodynamics of a novel active blade pitch vertical axis wind turbine
Notice bibliographique
Résumé
Background Avoiding or correcting a diagnostic error first requires identification of an error and perhaps deciding to revise a diagnosis, but little is known about the factors that lead to revision. Three aspects of reflective practice, seeking Alternative explanations, exploring the Consequences of missing these alternative diagnoses, identifying Traits that may contradict the provisional diagnosis, were incorporated into a three-point diagnostic checklist (abbreviated to ACT). Methods Seventeen first and second year emergency medicine residents from the University of Toronto participated. Participants read up to eight case vignettes and completed the ACT diagnostic checklist. Provisional and final diagnoses and all responses for alternatives, consequences, and traits were individually scored as correct or incorrect. Additionally, each consequence was scored on a severity scale from 0 (not severe) to 3 (very severe). Average scores for alternatives, consequences, and traits and the severity rating for each consequence were entered into a binary logistic regression analysis with the outcome of revised or retained provisional diagnosis. Results Only 13% of diagnoses were revised. The binary logistic regression revealed that three scores derived from the ACT tool responses were associated with the decision to revise: severity rating of the consequence for missing the provisional diagnosis, the percent correct for identifying consequences, and the percent correct for identifying traits (χ2 = 23.5, df = 6, p < 0.001). The other three factors were not significant predictors. Conclusions Decisions to revise diagnoses may be cued by the detection of contradictory evidence. Education interventions may be more effective at reducing diagnostic error by targeting the ability to detect contradictory information within patient cases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».