Microscope Use in Clinical Veterinary Practice and Potential Implications for Veterinary School Curricula
Notice bibliographique
Résumé
Microscopy (skill of using a microscope) and the concepts of cytology (study of cells) and histology (study of tissues) are most often taught in professional veterinary medicine programs through the traditional method of glass slides and light microscopes. Several limiting factors in veterinary training programs are encouraging educators to explore innovative options for teaching microscopy skills and the concepts of cytology and histology. An anonymous online survey was administered through the Colorado Veterinary Medical Association to Colorado veterinarians working in private practice. It was designed to assess their current usage of microscopes for cytological and histological evaluation of specimens and their perceptions of microscope use in their veterinary education. The first part of the survey was answered by 183 veterinarians, with 104 indicating they had an onsite diagnostic lab. Analysis pertaining to the use of the microscope in practice and in veterinary programs was conducted on this subset. Most respondents felt the amount of time spent in the curriculum using a microscope was just right for basic microscope use and using the microscope for viewing and learning about normal and abnormal histological sections and clinical cytology. Participants felt more emphasis could be placed on clinical and diagnostic cytology. Study results suggest that practicing veterinarians frequently use microscopes for a wide variety of cytological diagnostics. However, only two respondents indicated they prepared samples for histological evaluation. Veterinary schools should consider these results against the backdrop of pressure to implement innovative teaching techniques to meet the changing needs of the profession.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».