Developing and Integrating Asynchronous Web-Based Cases for Discussing and Learning Clinical Reasoning: Repeated Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trainees rely on clinical experience to learn clinical reasoning in pediatric emergency medicine (PEM). Outside of clinical experience, graduate medical education provides a handful of explicit activities focused on developing skills in clinical reasoning. OBJECTIVE: In this paper, we describe the development, use, and changing perceptions of a web-based asynchronous tool to facilitate clinical reasoning discussion for PEM providers. METHODS: We created a case-based web-based discussion tool for PEM clinicians and fellows to post and discuss cases. We examined website analytics for site use and collected user survey data over a 3-year period to assess the use and acceptability of the tool. RESULTS: The learning tool had more than 30,000 site visits and 172 case comments for the 55 published cases over 3 years. Self-reported engagement with the learning tool varied inversely with clinical experience in PEM. The tool was relevant to clinical practice and useful for learning PEM for most respondents. The most experienced clinicians were more likely than fellows to report posting commentary, although absolute rate of commentary was low. CONCLUSIONS: An asynchronous method of case presentation and web-based commentary may present an acceptable way to supplement clinical experience and traditional education methods for sharing clinical reasoning.
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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 | 0,023 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».