Perceptual Motor Features of Expert Acupuncture Lifting-Thrusting Skills
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known with regard to how acupuncture skills are optimally taught, learnt and evaluated despite clear evidence that technical skill acquisition is important to trainee success in health professions. OBJECTIVES: This study reports an investigation of the sensorimotor aspects of the acupuncture lifting-thrusting skill in order to highlight the important kinematic and kinetic features of the action. The study also explores the role of perceptual acuity in accurate acupuncture performance. METHODS: Twelve novice and 12 expert acupuncturists watched a standardised video demonstrating the mild reinforcing and reducing technique of lifting-thrusting on an acupuncture point and then performed 10 trials of the technique on an artificial skin pad mounted on a six-axis force transducer with an infrared light-emitting diode affixed to the index finger of their dominant hand. The force transducer measured the force applied by participants as they needled the acupuncture point while an optoelectric camera measured the position of the diode. Subsequently, the participants engaged in two tests of general perceptual acuity. RESULTS: Repeated measures analyses of variance indicated that experts are more consistent in their trial-by-trial amplitude (p=0.03) and lifting-thrusting velocity (p=0.029) than novices. Measures of perceptual acuity revealed no differences between novices and experts. CONCLUSIONS: Movement amplitude and velocity consistency are the action features of the mild reinforcing and reducing lifting-thrusting skill that differentiate the performances of experts from novices. The acquisition of acupuncture expertise is a function of extended practice rather than any inherent perceptual ability.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».