Consensus statement on the content of clinical reasoning curricula in undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Effective clinical reasoning is required for safe patient care. Students and postgraduate trainees largely learn the knowledge, skills and behaviours required for effective clinical reasoning implicitly, through experience and apprenticeship. There is a growing consensus that medical schools should teach clinical reasoning in a way that is explicitly integrated into courses throughout each year, adopting a systematic approach consistent with current evidence. However, the clinical reasoning literature is 'fragmented' and can be difficult for medical educators to access. The purpose of this paper is to provide practical recommendations that will be of use to all medical schools. METHODS: to teach). A consensus statement was then produced based on the agreed ideas and the literature review, discussed by members of the consensus statement group, then edited and agreed by the authors. RESULTS: The group identified 30 consensus ideas that were grouped into five domains: (1) clinical reasoning concepts, (2) history and physical examination, (3) choosing and interpreting diagnostic tests, (4) problem identification and management, and (5) shared decision making. The literature review demonstrated a lack of effectiveness for teaching the general thinking processes involved in clinical reasoning, whereas specific teaching strategies aimed at building knowledge and understanding led to improvements. These strategies are synthesised and described. CONCLUSION: What is taught, how it is taught, and when it is taught can facilitate clinical reasoning development more effectively through purposeful curriculum design and medical schools should consider implementing a formal clinical reasoning curriculum that is horizontally and vertically integrated throughout the programme.
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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 | 0,283 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».