Notice bibliographique
Résumé
Problem-solving is an essential human endeavor. It involves problem definition, followed by solution design, solution implementation, and, finally, review. Healthcare is a prime and often successful example of problem-solving. In medical terminology, the problem definition is termed the diagnosis, the solution design is called the treatment plan, and the solution itself is the provision of treatment. The case review is used to assess the efficacy of the solution. This process is sequential and consequential. Obviously, if a problem's definition is absent or incorrect, then an appropriate solution cannot be designed or implemented. Unfortunately, missed or incorrect diagnoses are not uncommon in healthcare and can cause considerable harm and economic cost. Minimizing these diagnostic errors would confer great benefits to patients, clinicians, and healthcare organizations. Understanding the nature of diagnosis and why it can be so difficult are some of the first steps in reducing these diagnostic errors. One issue is that diagnosis may seem to be more of an art than a science when the exact mechanisms of diagnosis are often not clearly described. Clinicians typically learn their diagnostic craft by mimicry of their mentors over years of hard experience. This absence of a clear method not only makes diagnosis difficult to do well it also makes diagnosis difficult to teach well. The purpose of this paper is to try to better articulate the fundamental principles and methods of diagnosis and to make diagnosis more intellectually understandable, and so more teachable, and more achievable by clinicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».