Enhancing clinical judgement in virtual care for complex chronic disease
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has transformed traditional in-person care into a new reality of virtual care for patients with complex chronic disease (CCD), but how has this transformation impacted clinical judgement? I argue that virtual specialist-patient interaction challenges clinical reasoning and clinical judgement (clinical reasoning combined with statistical reasoning). However, clinical reasoning can improve by recognising the abductive, deductive, and inductive methods that the clinician employs. Abductive reasoning leading to an inference to the best explanation or invention of an explanatory hypothesis is the default response to unfamiliar or confusing situations. Deductive reasoning supports a previously established goal, but deductive accuracy requires sound premises leading to a valid conclusion. Inductive reasoning uses efficient data sorting, data interpretation, and plan creation without a previously established goal, and allows assessing inferential accuracy over time. In all cases, communication remains the backbone of the clinical encounter. Virtual care for CCD challenges clinical judgement by reducing available information, so even experienced specialists who use induction might default to deduction or abduction. The visit might shorten, decreasing narrative competence and in-turn management quality. Clinical judgement in virtual encounters can be enhanced by allowing sufficient time, employing allied health staff, using an advance script, avoiding dogmatic commitment to either virtual or in-person encounters, special training in virtual care, and conscious awareness of abductive, deductive, and inductive reasoning processes. Clinical judgement in virtual encounters especially calls for Gestalt cognition to assess a situational pattern irreducible to its parts and independent of its particulars, so that efficient data interpretation and self-reflection are enabled. Gestalt cognition integrates abduction, deduction, and induction, appropriately divides the time and effort spent on each, and can compensate for reduced available information. Evaluating one's clinical judgement for those components especially vulnerable to compromise can help optimize the delivery of virtual care for patients with CCD.
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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 | 0,027 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».