Crowdsourcing a diagnosis? Exploring the accuracy of the size and type of group diagnosis: an experimental study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The consultation process, where a clinician seeks an opinion from another clinician, is foundational in medicine. However, the effectiveness of group diagnosis has not been studied. OBJECTIVE: To compare individual diagnosis to group diagnosis on two dimensions: group size (n=3 or 6) and group process (interactive or artificial groups). METHODOLOGY: Thirty-six internal or emergency medicine residents participated in the study. Initially, each resident worked through four written cases on their own, providing a primary diagnosis and a differential diagnosis. Next, participants formed into groups of three. Using a videoconferencing platform, they worked through four additional cases, collectively providing a single primary diagnosis and differential diagnosis. The process was repeated using a group of six with four new cases. Cases were all counterbalanced. Retrospectively, nominal (ie, artificial) groups were formed by aggregating individual participant data into subgroups of three and six and analytically computing scores. Presence of the correct diagnosis as primary diagnosis or included in the differential diagnosis, as well as the number of diagnoses mentioned, was calculated for all conditions. Means were compared using analysis of variance. RESULTS: For both authentic and nominal groups, the diagnostic accuracy of group diagnosis was superior to individual for both the primary diagnosis and differential diagnosis. However, there was no improvement in diagnostic accuracy when comparing a group of three to a group of six. Interactive and nominal groups were equivalent; however, this may be an artefact of the method used to combine data. CONCLUSIONS: Group diagnosis improves diagnostic accuracy. However, a larger group is not necessarily superior to a smaller group. In this study, interactive group discussion does not result in improved diagnostic accuracy.
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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 | 0,003 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».