Real-world virtual patient simulation to improve diagnostic performance through deliberate practice: a prospective quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Diagnostic errors are pervasive in medicine and most often caused by clinical reasoning failures. Clinical presentations characterized by nonspecific symptoms with broad differential diagnoses (e.g., dizziness) are especially prone to such errors. METHODS: We hypothesized that novice clinicians could achieve proficiency diagnosing dizziness by training with virtual patients (VPs). This was a prospective, quasi-experimental, pretest-posttest study (2019) at a single academic medical center. Internal medicine interns (intervention group) were compared to second/third year residents (control group). A case library of VPs with dizziness was developed from a clinical trial (AVERT-NCT02483429). The approach (VIPER - Virtual Interactive Practice to build Expertise using Real cases) consisted of brief lectures combined with 9 h of supervised deliberate practice. Residents were provided dizziness-related reading and teaching modules. Both groups completed pretests and posttests. RESULTS: For interns (n=22) vs. residents (n=18), pretest median diagnostic accuracy did not differ (33% [IQR 18-46] vs. 31% [IQR 13-50], p=0.61) between groups, while posttest accuracy did (50% [IQR 42-67] vs. 20% [IQR 17-33], p=0.001). Pretest median appropriate imaging did not differ (33% [IQR 17-38] vs. 31% [IQR 13-38], p=0.89) between groups, while posttest appropriateness did (65% [IQR 52-74] vs. 25% [IQR 17-36], p<0.001). CONCLUSIONS: ' more than ∼1.7 years of residency training. Applying condensed educational experiences such as VIPER across a broad range of common presentations could significantly enhance diagnostic education and translate to improved patient care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».