Resident Physician Recognition of Tachypnea in Clinical Simulation Videos in Japan: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traditional assessments of clinical competence using multiple-choice questions (MCQs) have limitations in the evaluation of real-world diagnostic abilities. As such, recognizing non-verbal cues, like tachypnea, is crucial for accurate diagnosis and effective patient care. Objective: This study aimed to evaluate how detecting such cues impacts the clinical competence of resident physicians by using a clinical simulation video integrated into the General Medicine In-Training Examination (GM-ITE). Methods: This multicenter cross-sectional study enrolled first- and second-year resident physicians who participated in the GM-ITE 2022. Participants watched a 5-minute clinical simulation video depicting a patient with acute pulmonary thromboembolism, and subsequently answered diagnostic questions. Propensity score matching was applied to create balanced groups of resident physicians who detected tachypnea (ie, the detection group) and those who did not (ie, the non-detection group). After matching, we compared the GM-ITE scores and the proportion of correct clinical simulation video answers between the two groups. Subgroup analyses assessed the consistency between results. Results: In total, 5105 resident physicians were included, from which 959 pairs were identified after the clinical simulation video. Covariates were well balanced between the detection and non-detection groups (standardized mean difference <0.1 for all variables). Post-matching, the detection group achieved significantly higher GM-ITE scores (mean [SD], 47.6 [8.4]) than the non-detection group (mean [SD], 45.7 [8.1]; mean difference, 1.9; 95% CI, 1.1-2.6; P=.041). The proportion of correct clinical simulation video answers was also significantly higher in the detection group (39.2% vs 3.0%; mean difference, 36.2%; 95% CI, 32.8-39.4). Subgroup analyses confirmed consistent results across sex, postgraduate years, and age groups. Conclusions: Overall, this study revealed that detecting non-verbal cues like tachypnea significantly affects clinical competence, as evidenced by higher GM-ITE scores among resident physicians. Integrating video-based simulations into traditional MCQ examinations enhances the assessment of diagnostic skills by providing a more comprehensive evaluation of clinical abilities. Thus, recognizing non-verbal cues is crucial for clinical competence. Video-based simulations offer a valuable addition to traditional knowledge assessments by improving the diagnostic skills and preparedness of clinicians.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».