Dedicating Speci.c Sessions of Cytopathology Courses to Medical Students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish a consensus among medical schools in North America on whether to dedicate specific sessions to teaching cytopathology to medical students. STUDY DESIGN: A list of all the medical schools in the United States, Canada and Puerto Rico was retrieved from the American Association of Medical Colleges Web site in conjunction with the information provided by the 33rd edition of the Directory of Pathology Training Programs, published by the Intersociety Committee on Pathology Information. A total of 147 schools were found. A questionnaire was designed to include 7 questions addressing this issue and was sent to each medical student pathology course director. RESULTS: Of the 147 questionnaires, 65 (44%) responses were received. Fifty-four (83%) indicated the total number of pathology lectures given to medical students in each course. The number of lectures ranged between 19 and 201, with a mean of 85. Seven (11%) stated that their systems used problem based learning and that therefore a specific number of pathology lectures could not be given accurately. Sixteen (25%) have cytology sessions incorporated in their pathology courses. Thirteen (20%) prefer to include cytopathology sessions in the course and are committed to doing so. Therefore, 29 (45%) institutions either have or prefer to have specific sessions dedicated to cytopathology education. CONCLUSION: Incorporating specific sessions dedicated to cytopathology education in the medical student curriculum is highly recommended. Using new educational techniques, including computer-based methods with real case studies, would add more educational value.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle