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Enregistrement W1505935735 · doi:10.1002/lary.25135

Evaluation of an otoscopy simulator to teach otoscopy and normative anatomy to first year medical students

2015· article· en· W1505935735 sur OpenAlexafffundabout
Daniel J. Lee, Terence Fu, Brian Carrillo, Paolo Campisi, Vito Forte, Albino Chiodo

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenHealth Research Board
Mots-clésSession (web analytics)MedicineMedical educationNormativeQuality (philosophy)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE/HYPOTHESIS: Our study evaluates the effectiveness of the OtoSim as an educational tool for teaching otoscopy and normal middle ear anatomy to first-year medical students. STUDY DESIGN: Cross-sectional survey design. METHODS: A large group otoscopy simulator teaching session was held in January 2014 for 29 first-year medical students at the University of Toronto. Following the training session, survey questions were administered to assess the student experience. RESULTS: A total of 29 students completed the survey. All respondents rated the overall quality of the event as very good or excellent. Ninety-three percent of respondents indicated that the simulator increased their confidence in otoscopy. Students also commented that they were able to learn normal middle ear anatomy without causing discomfort to patients. CONCLUSIONS: The use of otoscopy simulation is a novel addition to traditional learning methods for undergraduate medical students. Students can effectively learn normal external and middle ear anatomy and improve their confidence in performing otoscopy examination. LEVEL OF EVIDENCE: NA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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