Transformation and Articulation of Clinical Data to Understand Students’ and Health Professionals’ Clinical Reasoning: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are still unanswered questions regarding effective educational strategies to promote the transformation and articulation of clinical data while teaching and learning clinical reasoning. Additionally, understanding how this process can be analyzed and assessed is crucial, particularly considering the rapid growth of natural language processing in artificial intelligence. OBJECTIVE: The aim of this study is to map educational strategies to promote the transformation and articulation of clinical data among students and health care professionals and to explore the methods used to assess these individuals' transformation and articulation of clinical data. METHODS: This scoping review follows the Joanna Briggs Institute framework for scoping reviews and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) checklist for the analysis. A literature search was performed in November 2022 using 5 databases: CINAHL (EBSCOhost), MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), PsycINFO (Ovid), and Web of Science (Clarivate). The protocol was registered on the Open Science Framework in November 2023. The scoping review will follow the 9-step framework proposed by Peters and colleagues of the Joanna Briggs Institute. A data extraction form has been developed using key themes from the research questions. RESULTS: After removing duplicates, the initial search yielded 6656 results, and study selection is underway. The extracted data will be qualitatively analyzed and presented in a diagrammatic or tabular form alongside a narrative summary. The review will be completed by February 2024. CONCLUSIONS: By synthesizing the evidence on semantic transformation and articulation of clinical data during clinical reasoning education, this review aims to contribute to the refinement of educational strategies and assessment methods used in academic and continuing education programs. The insights gained from this review will help educators develop more effective semantic approaches for teaching or learning clinical reasoning, as opposed to fragmented, purely symptom-based or probabilistic approaches. Besides, the results may suggest some ways to address challenges related to the assessment of clinical reasoning and ensure that the assessment tasks accurately reflect learners' developing competencies and educational progress. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50797.
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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 | 0,124 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,017 |
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 ».