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COMMENT RAISONNENT LES MEDECINS?

COMMENT RAISONNENT LES MEDECINS?. M. Nendaz JC UDREM, Octobre 2001. PLAN. Comprendre les mécanismes Processus du raisonnement clinique Modèles de représentation mentale (organisation des connaissances) Des données cliniques aux hypothèses diagnostiques

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COMMENT RAISONNENT LES MEDECINS?

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  1. COMMENT RAISONNENT LES MEDECINS? M. Nendaz JC UDREM, Octobre 2001

  2. PLAN • Comprendre les mécanismes • Processus du raisonnement clinique • Modèles de représentation mentale (organisation des connaissances) • Des données cliniques aux hypothèses diagnostiques • Des hypothèses diagnostiques à la récolte de données supplémentaires • Implications didactiques • Conclusions

  3. Comprendre les processus de raisonnement

  4. Avant années ‘ 70 • Etudes non convaincantes • papiers d ’admonition: comment médecins DEVRAIENT raisonner • anecdotes par médecins distingués expliquant comment ils font (ou pensent faire) • méthodes avec pauvre validité externe: • papier-crayon, vignettes, etc... • Enjeux • réformes d ’enseignement et de systèmes de santé

  5. 1969: Medical Inquiry Project • Michigan State University (A. Elstein) • BUT: • étudier raisonnement médical • conditions contrôlées approchant au mieux environnement naturel de pratique médicale • Elstein AS, Shulman LS, Sprafka SA. Medical Problem Solving: An Analysis of Clinical Reasoning. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1978.

  6. Etude de base • 24 internistes certifiés, volontaires • 17 considérés comme excellents cliniciens par pairs (>5 voix) • 7 (0-1 voix) • Trois cas à résoudre • Hématologie, gastroentérologie, neurologie

  7. Méthodes (2) • Laboratoire d ’étude • Salle de consultation standard • Patient standardisé (acteur) basé sur cas réel • Consultation filmée sur vidéo • Accès aux examens complémentaires réels • Recueil de données • Commentaires spontanés durant consultation • Commentaires stimulés durant consultation • « Stimulated recall » en revoyant vidéo

  8. Information cherchée nb questions posées, nb éléments du cas recherchés nb éléments-clés du cas récoltés (pertinence) poids donné aux éléments-clés (efficience dans l ’utilisation des éléments-clés) Hypothèses générées quand est générée 1e hypothèse nb hypothèses entretenues en même temps nb total d ’hypothèses générées nb et justesse d ’hypothèses finalement retenues Variables étudiées • Erreurs d ’interprétation des données

  9. Résultats: Processus utilisé • Processus similaire retrouvé c/o tous: • acquisition des données cliniques • génération d ’hypothèse(s) • interprétation des données • « données confirment, infirment, non contributives pour hypothèse(s) testée(s) » • vérification d’hypothèse(s) • « avec ces données, que devient la probabilité d’hypothèse(s) testée(s)? » • = Raisonnement hypothético-déductif

  10. génération d ’hypothèse(s) interprétation des données vérification hypothèse(s) hypothèse(s) finale(s) Processus hypothético-déductif acquisition des données

  11. acquisition des données génération d ’hypothèse(s) interprétation des données vérification hypothèse(s) Processus hypothético-déductif J ’ai plus de peine à respirer depuis 3 semaines, aggravée en position couchée Orig. cardiaque? Pulmonaire? Orthopnée non discriminative Cardiaque plausible, pulmonaire non exclu

  12. Résult. (3): Caract. Hypothèses • Hypothèses peuvent être d ’abord générales puis spécifiques ou d ’emblée spécifiques • Première hypothèse générée très tôt • après moins de 5 données cliniques (= dans les 5 premières minutes) • Nb hypothèses considérées en même temps: 2 - 4 (+/- 1) • Nb hypothèses totales: 4-7

  13. Résultats (4): pierres angulaires • Compétence d ’un clinicien varie d ’un cas à l ’autre, même si le même processus est utilisé = CASE SPECIFICITY • Même processus et mêmes caractéristiques: • c/o cliniciens de références • c/o cliniciens moins expérimentés (y.c. Étudiants) • c/o cliniciens qui ont trouvé le bon diagnostic • c/o cliniciens qui n ’ont pas trouvé diagnostic Expertise  Processus

  14. Autres études • Confirment utilisation étendue du processus hypothético-déductif • Barrows HS. Clin Invest Med 1982; 5:49-55. • Neufeld VR. Med Educ 1981; 15:315-322. • Kuipers B, Kassirer J. Cogn Sci 1984; 8:363-85. • Feltovich PJ. Readings in Medical Artificial Intelligence: The First Decade. Reading, MA: Addison-Wesley, 1984:275-319. • Gruppen LD. Proc Annu Conf Res Med Educ 1988; 27:242-7. • Mais… Processus non exclusif • Groen GJ, Patel VL. Med Educ 1985; 19:95-100. • Norman GR. Arch Dermatol 1989; 125:1063-8.

  15. Quel est votre diagnostic?

  16. Quel est votre diagnostic?

  17. Quel est votre diagnostic?

  18. Reconnaissance immédiate(« instances ») • Utilisé dans situations familières • Si situation non familière: retour au processus hypothético-déductif

  19. Processus hybride • Modèle hybride de raisonnement utilisé par chaque médecin selon cas clinique • Hyp-Ded: de l ’hypothèse aux données (backward reasoning) = modèle de base • Reconnaissance: des données à l ’hypothèse (forward reasoning) : dans situations familières Elstein AS. Eval and the Health Prof 1990; 13:5-36. Schmidt HG. Acad Med 1990; 65:611-21. Patel VL. Mem Cogn 1990; 18:394-406. Elstein AS. Teach Learn Med 1994; 6:121-123. Norman GR. Teach Learn Med 1994; 6:114-120.

  20. A ce stade...

  21. Processus utilisés • Processus de raisonnement diffère chez la même personne selon les cas: Hyp-Ded versus Reconnaissance • Processus hypothético-déductif se retrouve à divers degrés d ’expérience

  22. Succès diagnostique • Ne dépend pas du processus en soi • Pas en lien avec exhaustivité des données récoltées • Pas en lien avec nombre d ’hypothèses générées • Dépend du choix de données pertinentes et meilleure interprétation des données

  23. Autres approches nécessaires Qu ’est-ce qui fait un bon clinicien? • Processus seul non suffisant à expliquer la compétence et l ’expérience • Processus ne dit pas pourquoi on formule telle hypothèse ou pourquoi on recherche telle donnée clinique

  24. acquisition des données Psychologie cognitive Problem-solving et Analyse décisionnelle génération d ’hypothèse(s) interprétation des données vérification hypothèse(s) hypothèse(s) finale(s) décisions

  25. Des données aux hypothèses Représentations mentales:Comment les connaissances sont organisées et activées

  26. Modèles de représentation • 1. Prototypes (Bordage et Zacks, Papa) • 2. Expertise par étapes (Schmidt) • 3. Réseaux sémantiques

  27. 1. Prototypes

  28. 1. Prototypes • Définition: exemple idéal et typique d’une catégorie servant d’ancre pour autres entités • Typique d’une catégorie = avoir un grand nombre d’éléments en commun avec d’autres membres de la même catégorie • Connaissance organisée en réseaux de prototypes Bordage & Zacks. Med Educ 1984;18:406-16. Papa. Acad Med 1996;71:S10-2. Bordage. Med Educ 1987;21:183-8.

  29. ATS DRS Foramen ovale RGO Vasculite coronar. Angor Embol coronar. Péricardite Dissection aortique Embolie pulmonaire Maladie thromboembolique

  30. Spécifique DRS Vasculite coronar. Marfan Embol coronar. Hernie hiatale Dissection aortique Péricardite RGO Spasmes oesoph ATS Général Maladies du collagène Typique Angor

  31. Prototypes: Caractéristiques • Expérience = plus de connections entre les maladies d’une même catégorie • Acquisition de connaissances cliniques meilleure si: • prototype initial à niveau intermédiaire de spécificité (e.g. angor) • autres entités “ancrées” sur prototype • Cas prototypique: meilleure performance diagnostique

  32. Modèles de représentation • 1. Prototypes (Bordage et Zacks, Papa) • 2. Expertise par étapes (Schmidt) • 3. Réseaux sémantiques

  33. 3. Illness scripts: constellation symptômes diagnostic; PP encapsulée 2. Symptômes étiquette diagn, explications PP élaborées 2. Expertise par étapes (“sédimentation”) 4. Instance scripts: reconnaissance globale et immédiate de situation clinique 1. Explications physiopathologiques (ictère car bilirubine qui…) Schmidt et al. Acad Med 1990;65:611-21. Schmidt. Educ Psychol Rev 1993;5:205-21.Schmidt. Advanced Models of Cognition for Medical Training and Practice. New-York: Springer-Verlag, 1992:265-82. Schmidt. Mem Cogn 1993;21:338-51. Boshuizen et al. Cogn Sci 1992;16:153-84.

  34. Modèles de représentation • 1. Prototypes (Bordage et Zacks, Papa) • 2. Expertise par étapes (Schmidt) • 3. Réseaux sémantiques

  35. 3. Réseaux sémantiques Représentation mentale du problème Des données cliniques aux hypothèses Lemieux M. et Bordage G. Sem Inq 1986; 6:143-79. Bordage G. Acad Med 1991; 66:S70-2 Lemieux M. et Bordage G. Cogn Sci 1992; 16:184-204. Lemieux M. et Bordage G. Cogn Sci 1993; 17:143-7.

  36. 3. Réseaux sémantiques • Axe sémantique = transformation d’une donnée clinique en représentation plus abstraite, contenant son contraire (SQ) • Arthrite: unilatérale versus bilatéraleinfection, goutte... réactionnelle, collag... aiguë versus chroniqueinfection… PR… grosses artic. versus ptes artic. infection… PR … • Connaissance organisée en réseaux d’axes sémantiques qui sont comparés et contrastés

  37. Transformation (abstraction ) en axe sémantique REPRÉSENTATION DU PROBLÈME Accès facilité aux connaissances organisées en réseaux dans la mémoire Hypothèse diagnostique Accéder aux connaissances stockées en mémoire Données cliniques “brutes” offertes par patient

  38. Homme de 58 ans J’ai une douleur du genou G Qui m’a réveillé hier durant la nuit Le genou était enflé, chaud et rouge... Sexe masc, âge moyen Unilatéral, grosse articulation, mbre inf. Aiguë, nocturne Aspect inflammatoire, arthrite ABSTRACTION SEMANTIQUE Le début d’un cas...

  39. PRCollagénose RéactionnelleArthrose Traumatique Post-opératoire Microcristalline,Infectieuse Représentation du problème, activation connaissances Homme d’âge moyen avec mono-arthrite unilatérale d’un membre inférieur touchant une grosse articulation, d’apparition aiguë et nocturne

  40. Analyse sémantique: 4 types • Réduit: pas d’abstraction, pas de liens entre données cliniques et connaissances • Dispersé: peu d’abstractions, multiples hypothèses non reliées aux données • Elaboré: nombreuses abstractions utilisées pour comparer et contraster plusieurs hypothèses • Condensé: reconnaissance d’une constellation clinique Bordage G. Acad Med 1994; 69:883-5. Bordage G, et al. Acad Med 1997; 72:S37-S39.

  41. Abstraction et performance Dx Chang RW, et al. Acad Med 1998; 73:S109-11.

  42. Succès diagnostique • Utilisation de plus d’axes sémantiques • Meilleure représentation initiale du problème • Meilleure capacité à transformer et structurer données cliniques “brutes” • Relations plus nombreuses entre concepts (comparer-contraster) Chang RW, et al. Acad Med 1998; 73:S109-11.

  43. acquisition des données génération d ’hypothèse(s) Psychologie cognitive Problem-solving et Analyse décisionnelle interprétation des données vérification hypothèse(s) hypothèse(s) finale(s) décisions

  44. Pourquoi cherche-t-on données pertinentes?

  45. Utilisation d’infos visuelles Norman GR,et al. Acad Med 1996; 71:S62-S64. • 15 cas: plainte initiale et photo pouvant donner diagnostic • Mise en diverses situations: • Quelle est performance diagnostique si: • Plainte seule donnée (e.g. faiblesse et troubles de dégglutition) • Plainte + photo (e.g. ptose palpébrale) • Plainte + photo + interprétation (e.g. “il y a une ptose”) • Quel est le nombre d’éléments-clés reconnus sur photos si diagnostic donné (e.g. myasthénie)

  46. Performance diagnostique

  47. Reconnaissance éléments-clés

  48. Conclusions de cette étude • Erreurs: mauvaise reconnaissance ou interprétation des données-clés (“je n’ai pas vu…” “je n’ai pas su qu’en faire…”) • Recherche/interprétation des données va de pair avec hypothèse diagnostique à tester (co-sélection) • On ne trouve que ce que l’on cherche...

  49. Garde-fou = Exhaustivité?Brooks L et al. Psychol Sci 2000; 11:112-17. • 43 étudiants en fin d’études • 16 cas: plainte et photo • Question de recherche: • Effet du type d’hypothèse présente à l’esprit sur la reconnaissance d’éléments cliniques visuels

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