Effects of teaching in actual scene on neuropsychology by consistency check
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the effect of consistency check combined with teaching in actual scene on clinical teaching practice of neuropsychology. Methods From June to August in 2009, 100 medical staff from 21 military hospitals were trained for the assessment methods of Peking Union Medical College Hospital [PUMCH] version of Montreal Cognitive Assessment(Mo CA-P) by traditional lecture, illustration and practice in Beijing for 3 times. During training period, teaching in actual scene combined with consistency check was performed. The median and the standard score of these staff were tested by consistency check, and the problems found by consistency check would be solved during the second training program. Results The results of consistency check after the first training found that the median and the standard scores of medical staff showed significant differences in 7 subitems, including copy cube, draw clock, naming, serial 7 subtraction, repeat, fluency and abstraction. The median scores of medical staff in another 5 subitems were consistent with the standard scores. After further training which was focused on the complicated evaluation standard, the differences in revised evaluation method and original English edition and typical mistakes in staff due to the unconsistency of scores in 7 subitems, the consistency of all scores improved significantly except the median and the standard score of abstraction. Conclusion The consistency check combined with multiple teaching methods including teaching in actual scene can improve the quality of clinical teaching practice of neuropsychology.
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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 | 0,009 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».