Increasing Recognition of Fetal Heart Anatomy Using Online Tutorials and Mastery Learning Compared With Classroom Instructional Methods
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of the fetal heart is a challenging part of any routine obstetrical sonogram. The practice of teaching and learning this skill demands expertise in the visualization and interpretation of normal sonographic appearances of the fetal heart. Recognition of the pathological features associated with commonly seen congenital heart diseases is also very important. In the study reported here, students in an obstetrical sonography course were randomly assigned to two groups. The students in the control group (classroom instruction) on average assessed correctly all five anatomic cardiac features but determined the normal or abnormal status of only 19% of cases, 4.7of 25 ± 4.4 SD. The experimental group (online tutorials) correctly identified 39% of cases, 9.9 of 25 ± 2.7 SD, P < .01. The average score in the experimental group was greater than 84% of the students in the control group, a one sigma effect. These data support the conclusion that students learning to assess the fetal heart for the presence of congenital heart disease using a series of online tutorials and practice exercises compared with students receiving conventional classroom instruction demonstrated an improved ability to correctly identify normal and abnormal fetal heart structures.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».