Educational Interventions to Improve Cytology Visual Diagnostic Reasoning Measured by Eye Tracking
Notice bibliographique
Résumé
The teaching of visual diagnostic reasoning skills, to date, has been conducted in a largely unstructured apprenticeship manner. The purpose of this study was to assess if the introduction of two educational interventions improved the visual diagnostic reasoning skills of novices. These were (1) the active use of key diagnostic features and (2) image repetition. A pre-test and post-test research design was used to compare the two teaching interventions to a traditional teaching group and an expert group using eye tracking as an assessment method. The time to diagnosis and the percentage of time spent viewing an area of diagnostic interest (AOI) were compared using independent t-tests, paired t-tests, and analysis of covariance (ANCOVA). Diagnostic accuracy as a dichotomous variable was compared using Chi-square tables. Students taught in an active-learning manner with image repetition behaved most like experts, with no significant difference from experts for percentage of time spent in the AOIs and a significantly faster time to diagnosis than experts (p<.017). Our results from the educational interventions suggest a greater level of improvement in the eye tracking of students that were taught key diagnostic features in an active-learning forum and were shown multiple case examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».