Teaching clinical reasoning to undergraduate medical students by illness script method: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The illness script method employs a theoretical outline (e.g., epidemiology, pathophysiology, signs and symptoms, diagnostic tests, interventions) to clarify how clinicians organized medical knowledge for clinical reasoning in the diagnosis domain. We hypothesized that an educational intervention based on the illness script method would improve medical students' clinical reasoning skills in the diagnosis domain. METHODS: This study is a randomized controlled trial involving 100 fourth-year medical students in Shiraz Medical School, Iran. Fifty students were randomized to the intervention group, who were taught clinical reasoning skills based on the illness script method for three diseases during one clinical scenario. Another 50 students were randomized to the control group, who were taught the clinical presentation based on signs and symptoms of the same three diseases as the intervention group. The outcomes of interest were learner satisfaction with the intervention and posttest scores on both an internally developed knowledge test and a Script Concordance Test (SCT). RESULTS: Of the hundred participating fourth-year medical students, 47 (47%) were male, and 53 (53%) were female. On the knowledge test, there was no difference in pretest scores between the intervention and control group, which suggested a similar baseline knowledge in both groups; however, posttest scores in the intervention group were (15.74 ± 2.47 out of 20) statistically significantly higher than the control group (14.38 ± 2.59 out of 20, P = 0.009). On the SCT, the mean score for the intervention group (6.12 ± 1.95 out of 10) was significantly higher than the control group (4.54 ± 1.56 out of 10; P = 0.0001). Learner satisfaction data indicated that the intervention was well-received by students. CONCLUSION: Teaching with the illness script method was an effective way to improve students' clinical reasoning skills in the diagnosis domain suggested by posttest and SCT scores for specific clinical scenarios. Whether this approach translates to improved generalized clinical reasoning skills in real clinical settings merits further study.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».