Notice bibliographique
Résumé
Abstract Behind heart disease and cancer, medical error is now listed as one of the leading causes of death. Of the medical errors that lead to injury and death, diagnostic failure is regarded as the most significant. Generally, the majority of diagnostic failures are attributed to the clinicians directly involved with the patient, and to a lesser extent, the system in which they work. In turn, the majority of errors made by clinicians is due to decision making failures manifested by various departures from rationality. Of all the medical environments in which patients are seen and diagnosed, the emergency department is the most challenging. It has been described as a ‘wicked’ environment where illness and disease may range from minor ailments and complaints to severe, life-threatening disorders. The Cognitive Autopsy is a novel strategy towards understanding medical error and diagnostic failure in 42 clinical cases with which the author was directly involved or became aware of at the time. Essentially, it describes a cognitive approach towards root cause analysis of medical adverse events or near misses. Whereas root cause analysis typically focuses on the observable and measurable aspects of adverse events, the cognitive autopsy attempts to identify covert cognitive processes that may have contributed to outcomes. In this clinical setting, no cognitive process is directly observable but must be inferred from the behaviour of the individual clinician. The book illustrates unequivocally that chief among these cognitive processes are cognitive biases and other flaws in decision making, rather than knowledge deficits.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,011 |
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 ».