Expanding application of the Wiggers diagram to teach cardiovascular physiology
Notice bibliographique
Résumé
Dr. Carl Wiggers' careful observations have provided a meaningful resource for students to learn how the heart works. Throughout the many years from his initial reports, the Wiggers diagram has been used, in various degrees of complexity, as a fundamental tool for cardiovascular instruction. Often, the various electrical and mechanical plots are the novice learner's first exposure to simulated data. As the various temporal relationships throughout a heartbeat could simply be memorized, the challenge for the cardiovascular instructor is to engage the learner so the underlying mechanisms governing the changing electrical and mechanical events are truly understood. Based on experience, we suggest some additions to the Wiggers diagram that are not commonly used to enhance cardiovascular pedagogy. For example, these additions could be, but are not limited to, introducing the concept of energy waves and their role in influencing pressure and flow in health and disease. Also, integrating concepts of exercise physiology, and the differences in cardiac function and hemodynamics between an elite athlete and normal subject, can have a profound impact on student engagement. In describing the relationship between electrical and mechanical events, the instructor may find the introduction of premature ventricular contractions as a useful tool to further understanding of this important principle. It is our hope that these examples can aid cardiovascular instructors to engage their learners and promote fundamental understanding at the expense of simple memorization.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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 ».