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Enregistrement W2234600997 · doi:10.3138/jvme.0415-069r1

Comparison of Two Clinical Teaching Models for Veterinary Emergency and Critical Care Instruction

2016· article· en· W2234600997 sur OpenAlexvenueno aff
Bobbi J. Conner, Linda S. Behar‐Horenstein, Yu Su

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentTest (biology)MedicineWilcoxon signed-rank testMedical educationAcute carePerceptionPsychologyNursingHealth careCurriculumPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standards to oversee the implementation and assessment of clinical teaching of emergency and critical care for veterinary students do not exist. The purpose of this study was to assess differences in the learning environment between two veterinary emergency and critical care clinical rotations (one required, one elective) with respect to caseload, technical/procedural opportunities, direct faculty contact time, client communication opportunities, and students' perception of practice readiness. The authors designed a 22-item survey to assess differences in the learning environment between the two rotations. It was sent electronically to 35 third- and fourth-year veterinary medicine students. Bivariate analysis, including the Wilcoxon signed-rank test and the t-test, were used to compare differences between pre-test and post-test scores among students. Twenty-six students' responses were included from the required rotation and nine from the elective rotation. Findings showed that students preferred the elective community emergency department setting to the required academic setting and that there were statistically significantly more positive experiences related to the variables of interest. Students saw significantly more cases at the community emergency department setting. Findings from this study offer guidance to assess students' emergency department rotations, suggest how teaching interactions can be modified for optimal learning experiences, and ensure that students receive maximal opportunities to treat patients that are representative of what they would encounter in practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,644
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,034 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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