Development and Pilot of Case Manager: A Virtual-Patient Experience for Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing demand in veterinary education to engage students, teach and reinforce clinical reasoning, and provide access anytime/anywhere to quality learning opportunities. In addition, accrediting bodies are asking for more concrete documentation of essential clinical-skills outcomes. Unfortunately, during the clinical year in a referral hospital setting, students are at the mercy of chance regarding the types of cases they will encounter and the opportunities they will have to participate. Patient- and case-simulation technology is becoming more popular as a way to achieve these objectives in human and veterinary medical education. Many of the current options available to the veterinary medical education community to develop virtual-patient cases are too time-consuming, cost prohibitive, or difficult for the instructor or learner to use. In response, we developed a learning tool, Case Manager, which is low-cost and user-friendly. Case Manager was designed to meet the demands of veterinary education by providing students with an opportunity to cultivate clinical reasoning skills and allowing for real-time student feedback. We launched a pilot test with 37 senior veterinary medical students as part of their Small Animal Internal Medicine clinical rotation. Students reported that Case Manager increased their engagement with the material, improved diagnostic and problem-solving skills, and broadened their exposure to a variety of cases. In addition, students felt that Case Manager was superior to a more traditional, less interactive case presentation format.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».