PedsCases - A Learning Module of Acute Stridor for Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This learning module includes a podcast and three cases that review the common causes of acute stridor in children, as well as the pathophysiology and treatment of those causes. It is intended for medical students of all years. The podcast covers foreign body inhalation, anaphylaxis, epiglottitis, croup, and bacterial tracheitis. A script of the podcast has also been included. In addition to the podcast and script, the module includes cases discussing croup, epiglottitis, and bacterial tracheitis. Each case begins with the initial presentation of a child with stridor. The student is required to answer multiple-choice questions that focus on establishing a differential diagnosis and confirming the diagnosis. Next, the student lists a management plan for the specific cause of the stridor. The correct answer for each question is explained once the question has been answered. By working first through the podcast and then through the cases, the student will have the ability to recognize some of the acute causes of stridor and develop an initial management plan. This module is a part of PedsCases, a series of comprehensive web-based educational tools that focus on the core objectives of undergraduate pediatric education with extensive student involvement. PedsCases was created for and by medical students and provides an opportunity for active self-directed learning in pediatrics. The learning modalities available include questions, flash card–type quizzes, multistep clinical cases, and podcasts. PedCases has been used in 96 different countries, and there have been over 10,000 downloads of the available podcasts.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,117 | 0,058 |
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 ».