Temporary Tattoos to Simulate Skin Disease: Report and Validation of a Novel Teaching Tool
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Dermatology is a visual specialty requiring examination and description of skin lesions and the development of analytic skills to establish a diagnosis. Student education in dermatology is challenged by several factors. Although 10% to 15% of a general practitioner's consultations are related to the skin, dermatology is often underrepresented in undergraduate medical curriculums. In addition, more serious lesions, such as malignant melanoma (MM), are promptly biopsied and may not be available for students' examination. The authors carried out this study to learn whether a novel educational tool, a temporary tattoo, could successfully simulate an MM. METHOD: Eighty-one dermatologists and 14 dermatology residents participated in this validity study of a tattoo applied to the arm of a standardized patient (SP) to simulate an MM. The study was conducted at the 82nd Annual Canadian Dermatology Association Conference held in June 2007 in Toronto, Canada. RESULTS: A correct diagnosis was made by 93.8% (76/81) of the dermatologists and 90.5% of the participants (86/95) overall. The tattoo was also evaluated as being very realistic on a five-point Likert scale. CONCLUSIONS: The validation of the tattoo shows potential for use in medical education, such as SP visits and examinations. This teaching tool can be used to simulate a variety of skin lesions, providing a way to visually examine a lesion on the skin of an SP, which would enhance the medical student's learning experience.
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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 | 0,012 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».