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Enregistrement W2328645696 · doi:10.15766/mep_2374-8265.7912

PedsCases - A Learning Module for the Evaluation of a Child With Failure to Thrive for Medical Students

2010· article· en· W2328645696 sur OpenAlexaffabout
Peter MacPherson, Melanie Lewis

Notice bibliographique

RevueMedEdPORTAL · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFailure to thriveResource (disambiguation)PsychologyComputer scienceMedicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This resource is a podcast-based learning module that allows medical students to develop an approach to the evaluation of a child with failure to thrive. The case features a 2-month-old boy who presents with a failure to thrive. The case then helps the students develop an approach to history and physical examination of the child while ensuring that students understand the definition and potential causes of failure to thrive. Useful investigations are discussed; a shotgun approach is discouraged. This resource is a part of PedsCases, a comprehensive web-based educational tool that focuses on the core objectives of undergraduate pediatric education with extensive student involvement. It was created for and by medical students and provides an opportunity for active self-directed learning in pediatrics. The learning modalities include questions, flash card–type quizzes, multistep clinical cases, and podcasts. PedsCases has been integrated into the third-year undergraduate pediatric medical education curriculum at the University of Alberta. It is one of the main sources recommended to students to assist in covering the core objectives of the clinical pediatric rotation and in preparing for the final examinations. Since the focus of medical education has shifted towards independent learning, PedsCases has become a complementary educational tool and has filled a niche.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,013

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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