Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction We recognized a need at our institution for a resource to facilitate self-learning of basic gastrointestinal (GI) histology and pathology. In particular, we sought to produce an aid for GI clinical fellows participating in GI pathology biopsy rounds and preparing for their exams. We also wanted to develop a self-learning tool for other off-service/clinical residents rotating through pathology and junior-level pathology residents (within their first 2 years of residency). An interactive, web-based learning module was determined to be an ideal type of educational tool. Methods The GI Biopsy Crash Course consists of two file folders, GI Path Module and GI Crash Quiz, contained in one module, as well as an Instructor's Guide. Students work through GI Path Module, which is the teaching module, first; they then take the GI Crash Quiz after completing the teaching module. The quiz consists of 10 questions. Approximately 1-2 hours are required to work through GI Path Module and GI Crash Quiz, with most of that time spent in the teaching module. Results We have implemented the GI Biopsy Crash Course with GI clinical fellows participating in GI pathology biopsy rounds and with junior-level pathology residents going through their initial GI pathology rotations. The performance of students completing the module, although not formally evaluated, has improved noticeably. Feedback from students who have used the module has been very positive. Discussion The level of material in the GI Biopsy Crash Course is mainly introductory. We hope to create additional, higher level modules that deal with more advanced topics in GI pathology in the future.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,169 | 0,064 |
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 ».