Computer‐assisted teaching of epistaxis management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether computer-assisted learning (CAL) is an effective tool for the instruction of technical skills. STUDY DESIGN: Prospective blinded randomized-control trial conducted on a cohort of 47 first-year medical students. METHODS: Students were instructed on two techniques of nasal packing (formal nasal pack and nasal tampon) for the management of epistaxis, using either a standard text-based article or a novel computer-based learning module. Students were evaluated on proper nasal packing technique using standardized subjective and objective outcome measures by three board-certified otolaryngologists. Blind assessments took place prior to and following instruction, using the assigned learning modality. RESULTS: There were 47 participants enrolled in the study. Both groups demonstrated improvement in performance of both packing procedures following training. A significant post-training difference favoring CAL learners over text-based learners was observed, using the global assessment of skill for both packing techniques (P < .001). Additionally, a significant post-training difference favoring CAL learners over text-based learners was observed for all checklist items for the tampon pack and five of eight items on the formal pack checklist. The vast majority of students (94.6%) indicated that if given the choice, they would prefer to learn using CAL rather than by using text-based learning materials. CONCLUSIONS: CAL learners demonstrated significantly greater improvement across both subjective and objective outcome measures when compared to the text-based group. Additionally, students favored learning via the CAL modality, which further suggests that CAL is a valuable means of imparting procedural knowledge to novice medical trainees.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».