Deux têtes valent-elles mieux qu’une pour améliorer la précision d’un diagnostic ?
- Univadis
- Medical News
Une nouvelle analyse publiée dans la revue JAMA Network Open suggère que le fait de combiner les diagnostics de plusieurs médecins en une liste de classement pourrait constituer une approche efficace pour améliorer la précision diagnostique.
Les chercheurs ont analysé les données du projet sur les diagnostics chez l’être humain (Human Diagnosis Project, Human Dx) afin de comparer la précision du diagnostic issu de l’intelligence collective de plusieurs cliniciens et étudiants en médecine à celle du diagnostic de médecins agissant individuellement. Dans le cadre du projet Human Dx, les utilisateurs ont créé des cas issus de leur propre pratique clinique et ont identifié le diagnostic envisagé ou les diagnostics différentiels. Les personnes interrogées ont ensuite formulé de façon indépendante des diagnostics différentiels classés pour un cas et ont été informées de leur exactitude ou non. La taille des groupes variait de deux à neuf individus.
Les chercheurs ont découvert que l’intelligence collective a été associée à un accroissement de la précision diagnostique, de 62,5 % (IC à 95 % : 60,1–64,9 %) pour les médecins agissant individuellement à 85,6 % (IC à 95 % : 83,9–87,4 %) pour les groupes comptant neuf individus.
« Si ce phénomène peut être reproduit en dehors d’un contexte numérique, il implique que l’intelligence collective est applicable à grande échelle, notamment dans les structures à faibles ressources », ont affirmé les auteurs. « Le bénéfice supplémentaire apporté par l’utilisation de l’intelligence collective nécessite cependant d’être soupesé au regard du temps et de la charge de travail nécessaires à sa mise en œuvre dans la pratique », ont-ils ajouté, précisant qu’une évaluation approfondie de l’approche en situation réelle est nécessaire.
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