A Cognitive Autopsy Approach towards Understanding Diagnostic Failure
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic failure has emerged as one of the most significant threats to patient safety, and it is important to understand the antecedents of such failures. A consensus has developed in the literature that the majority are due to individual or system factors or some combination of the two. A major source of variance in individual clinical performance is due to cognitive and affective biases, however, their role in clinical decision making has been difficult to assess partly because they are difficult to investigate experimentally. A significant drawback has been that experimental manipulations appear to confound assessment of the context surrounding the diagnostic process itself. The present qualitative study uses a detailed narrative account of selected actual cases of diagnostic error to explore the effect of biases in the ‘real world’ emergency medicine (EM) context. Thirty anonymized EM cases were analysed in depth through a process of root cause analysis that included an assessment of error producing conditions, knowledge-based errors, and how clinicians were thinking and deciding during each case. A prominent feature of the study was the identification of specific cognitive and affective biases – through a process called cognitive autopsy. The cases covered a broad range of diagnoses across a wide variety of disciplines. A total of 24 discrete cognitive and affective biases that contributed to misdiagnosis were identified and their incidence recorded. 5-6 biases were detected per case, and observed on 168 occasions across the 30 cases. Thirteen error-producing conditions (EPCs) were identified. Knowledge-based errors were rare, occurring in only 5 definite instances. The ordinal position in which biases appeared in the diagnostic process was recorded. This study provides a base-line for understanding the critical role that biases play in clinical decision making and sheds light on important aspects of the diagnostic process.
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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 | 0,038 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,046 |
| Communication savante | 0,010 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».