Characterizing Personal Clinical Cognitive Uncertainty and Its Association With Clinical Judgment
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Clinical uncertainty has been studied mostly in relation to clinical scenarios or as a personal characteristic. The intersection between clinical context and personal characteristics remains underexplored. Specific forms of personal and cognitive clinical uncertainty may exist at different layers of cognitive processes, and impact clinical judgment and training. AIMS AND OBJECTIVES: We aimed to characterize and quantify facets of personal clinical cognitive uncertainty, and examine associations with clinical judgment. METHODS: We recruited 120 learners and 24 supervisors at the Centre hospitalier de l'Université de Montréal. Learners completed 15 multiple-choice vignettes and recorded their level of uncertainty for each. Learners' characteristics and supervisor-rated clinical judgment were compiled. We quantified five uncertainty measures: self-reported general uncertainty, degree of clinical uncertainty, relative, absolute, and objective calibrations of uncertainty. Correlations between demographic characteristics, test scores, and uncertainty measures were computed. We examined adjusted linear regressions of clinical judgment on uncertainty measures. RESULTS: Mean age of learners was 24.9 years (SD = 3.5), 80 (68%) were women, 52 (44%) had undergraduate education. Mean test score was 61% (13) and supervisor-rated clinical judgment was 40 (10) over 60. Higher degree of clinical uncertainty correlated with lower scores, lower training levels, and being a woman. Higher self-reported general uncertainty was associated with higher degree of clinical uncertainty but lower relative and absolute calibrations. Higher test score was correlated with higher absolute and objective calibrations. Lower self-reported general uncertainty (standardized β = -0.27, p = 0.003), lower degree of uncertainty (β = -0.27, p = 0.01), higher relative (β = 0.16, p = 0.09) and absolute calibrations (β = 0.18, p = 0.06) were associated with clinical judgment. CONCLUSION: We identified five measures of personal clinical cognitive uncertainty with differential associations with clinical judgment and knowledge. Greater focus on understanding and teaching of personal clinical cognitive uncertainty may enhance clinicians' tolerance to uncertainty and improve clinical judgment and outcomes.
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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 | 0,009 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».