Notice bibliographique
Résumé
Catherine’s Asthma Case introduces a 52-year-old woman with a persistent cough as the student’s last patient of the day. The main learning objectives are to take a focused history and identify risk factors and clinical features that increases probability of asthma diagnosis; to develop a broad differential diagnosis of wheeze / cough. (Not all that wheezes is asthma); to become familiar with management of asthma, different medication delivery methods, and other management options; to be comfortable assessing asthma control in follow-up; and to be aware of inhaled glucocorticoid side effects. There is more information about our learning objectives and the project's aims here on the Canadian Health Education Commons (CHEC).The EMR's used in our case include MedAccess and Netcare. This case is designed to make the student consider clinical time management in their decision-making. The student is given 15 minutes to make all of their decisions for the initial visit, including history and patient chart review, a physical exam, an initial diagnosis, initial management and patient education. This visit is followed up 2 months later, and the student is asked whether the symptoms have been controlled. This decision can lead to two separate outcomes for the patient. There is also bonus content for this case, with further management several months later. The learner is encouraged to investigate, explore, ask questions, and make rapid decisions based on realistic clinical encounters with the patient. The learner will be required to engage general principles of history taking, consider principles of reflective practice, see how their assessment may impact a patient’s health following the visit, and consider some of the fears or misconceptions around steroid use. This case was developed as part of the SharcBAIT Project
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,005 |
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 ».