A115 “Chest pain in simulation is always an MI” - Developing diagnostic reasoning and dispelling simulation myths with foundation trainees
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clinical reasoning is an essential skill for doctors to reduce the risk of diagnostic error [1]. Diagnoses typically stem from a thorough patient history and physical examination; however, an increasing dependence on laboratory testing may suggest a compensatory measure for poor history taking and examination skills [2] and therefore, diminished clinical reasoning. Clinicians can learn diagnostic reasoning effectively if “teachers provide guidance on the cognitive processes involved in making diagnostic decisions” [3] and “competence in clinical reasoning is acquired by supervised practice with effective feedback” [3]. Methods: In Withybush General Hospital, the medical education team have developed a simulation programme to promote diagnostic reasoning. The simulation scenarios centre around a common presenting complaint e.g., chest pain, with a specific learning objective to identify a list of differential diagnoses using a focussed history. During the simulation, the learners only have access to “immediate” diagnostic tests such as observations, ECG, ABG and portable CXR. The simulation is facilitated for foundation doctors with an advocacy-enquiry style debrief discussing diagnostic reasoning and post-simulation feedback from the learners. Results: Quantitative ratings out of 5 for educational value and written comments were collected for results. 100% of the foundation doctors who attended the simulations and completed the feedback rated the educational value of the sessions as 5 out of 5 (excellent). Written comments include the following: “it was good exposure for clinical judgement and decision making for complex patient presentations” and “made me increase my list of differentials”. Discussion: This simulation programme illustrates the potential to use simulation as a tool to develop diagnostic reasoning through specific cases that encourage the learner to develop a list of differential diagnoses without relying on laboratory testing. Ethics statement: Authors confirm that all relevant ethical standards for research conduct and dissemination have been met. The submitting author confirms that relevant ethical approval was granted, if applicable. References 1. Murray H, Savage T, Rang L, Messenger D. Teaching diagnostic reasoning: using simulation and mixed practice to build competence. Canadian Journal of Emergency Medicine. 2018;20(1):142–145. 2. Epner PL, Gans JE, Graber ML. When diagnostic testing leads to harm: a new outcomes-based approach for laboratory medicine. BMJ Quality & Safety. 2013;22(suppl 2):ii6–ii10. 3. Pinnock R, Welch P. Learning clinical reasoning. Journal of Paediatrics and Child Health. 2014;50(4):253–257.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».