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Enregistrement W3174568830 · doi:10.4103/amhs.amhs_106_21

The Unexplored Value of “Normal”

2021· article· en· W3174568830 sur OpenAlexaff
Andrew B. LoGiudice, Matthew Sibbald, Sandra Monteiro

Notice bibliographique

RevueArchives of Medicine and Health Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCategorizationValue (mathematics)PerceptionHealth careMedical educationCognitive psychologyApplied psychologyEpistemologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we highlight how standard assessments in the health professions pay little attention to “normal” cases – i.e. those without pathology – and as a result may be overlooking a skill that lies at the heart of efficient health care. The issue is explored with two overarching questions in mind: What specifically might be missed by excluding these normal cases from high-stakes assessment? And what broader implications does this have for medical practice? Drawing upon a large body of research on diagnostic expertise and clinical reasoning, we argue that accurate categorization of a case as either abnormal or normal represents a key diagnostic skill, and that this skill may be neglected in many standardized assessments because they consist almost entirely of abnormal cases. Unforeseen consequences of this structure are then discussed in terms of curriculum design and trainee perceptions. If discerning “abnormal versus normal” is as critical as the literature suggests, then perhaps our typical assessment strategies need to be re-evaluated. This under explored topic warrants further research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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