Notice bibliographique
Résumé
Robin’s Dermatology Case presents students with a 21-year-old female patient with an eyelid rash, which later turns out to be an occupation-related allergy. The main learning objectives are to explore some issues around skin conditions, their diagnosis and management while also learning about how information systems, such as electronic medical records (EMRs) and personal health records (PHRs), will increasingly influence the way we practice. 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 broken into three main sections – Robin’s initial visit, which includes the assessment of his symptoms, along with probing questions to determine possible causes and an initial diagnosis; choosing the correct type of follow-up testing; and finally, treatment and recommended lifestyle changes. The learner is encouraged to investigate, explore, ask questions, and make decisions based on realistic clinical encounters with the patient. Very little background about the patient is provided at the start of the case. As the learner moves through the case, the medical facts of the case are revealed. The learner will be required to engage general principles of history taking, consider principles of reflective practice, consider gender and occupation related challenges, and to consider the mental health implications for the care and treatment of a patient with a new allergy. The case has been tuned for the purposes of the AFMC Health Canada Infoway Competition on virtual patients, but is also part of a Resident Research Project at the University of Calgary Department of Family Medicine.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».