MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6968946221 · doi:10.5683/sp2/ykyrbk

Mildred Blonde

2019· dataset· en· W6968946221 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplaintPhysical examinationMedical historyVertigoClinical PracticeClinical historyPatient care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mildred Blonde Dizziness Case is designed to get learners thinking about how to approach a patient complaining of dizziness. Mildred is a 78 year old woman who is cheerful and friendly, despite giving vague answers to most of the questions that the she’s asked. The case gives students an opportunity to progress through various pathways, with some more direct than others. The main learning objectives are to 1) differentiate between dizziness and vertigo on history, 2) interpret the findings of the physical examination, including the Dix Hallpike maneuver, 3) provide a differential diagnosis for dizziness and vertigo and 4) describe initial workup and management of dizziness and vertigo. This case is broken into several main sections, starting with 1) Mildred’s initial complaint of dizziness and an opportunity to ask her questions; 2) an initial diagnosis (choose the best three) 3) reviewing Mildred’s current and recent medications for possible adverse effects 4) physical examination steps 5) updated diagnosis and 6) recommended management of symptoms. 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, see how their attitude towards the patient affects the outcome, and is challenged to bring new ideas and approaches to the care and treatment of a patient with dizziness. This case was developed as part of the CFPC SharcFM series.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBorealis→Travaux en français237 207→