Development of a tissue-mimicking neck model for medical education.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to palpate neck masses and lymph nodes and appreciate qualities such as size, location, and consistency is critical for patient care and an important clinical skill for all physicians. Medical students currently learn neck palpation by practicing on healthy, standardized patients; however, studies of similar procedures have shown that educational models with simulated pathology help improve technique and confidence. OBJECTIVE: Our goal was to create a tissue-mimicking neck model with palpable masses. METHODS: Iterative design and development of a high-fidelity neck model using polyvinyl alcohol-cryogel (PVA-C), a nontoxic and biocompatible polymer that exhibits favourable tissue-mimicking elastic properties. Model geometries were digitally reconstructed from high-resolution cadaveric magnetic resonance imaging sections to create physical moulds through stereolithography. PVA-C was formulated to mimic the characteristics of human tissue. RESULTS: A life-like neck model was built and consists of these components: muscle, larynx, spine, soft tissue, pathologic nodes, and skin. DISCUSSION: A final neck model prototype has been completed and will be evaluated by otolaryngology consultants and residents for face and construct validity and assessed in a randomized, controlled trial to evaluate how it impacts students' ability to detect neck masses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».