Should electronic differential diagnosis support be used early or late in the diagnostic process? A multicentre experimental study of Isabel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnostic errors unfortunately remain common. Electronic differential diagnostic support (EDS) systems may help, but it is unclear when and how they ought to be integrated into the diagnostic process. OBJECTIVE: To explore how much EDS improves diagnostic accuracy, and whether EDS should be used early or late in the diagnostic process. SETTING: 6 Canadian medical schools. A volunteer sample of 67 medical students, 62 residents in internal medicine or emergency medicine, and 61 practising internists or emergency medicine physicians were recruited in May through June 2020. INTERVENTION: Participants were randomised to make use of EDS either early (after the chief complaint) or late (after the complete history and physical is available) in the diagnostic process while solving each of 16 written cases. For each case, we measured the number of diagnoses proposed in the differential diagnosis and how often the correct diagnosis was present within the differential. RESULTS: EDS increased the number of diagnostic hypotheses by 2.32 (95% CI 2.10 to 2.49) when used early in the process and 0.89 (95% CI 0.69 to 1.10) when used late in the process (both p<0.001). Both early and late use of EDS increased the likelihood of the correct diagnosis being present in the differential (7% and 8%, respectively, both p<0.001). Whereas early use increased the number of diagnostic hypotheses (most notably for students and residents), late use increased the likelihood of the correct diagnosis being present in the differential regardless of one's experience level. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: EDS increased the number of diagnostic hypotheses and the likelihood of the correct diagnosis appearing in the differential, and these effects persisted irrespective of whether EDS was used early or late in 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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».