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Enregistrement W2587035595 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.lb13

Integrative Teaching of Breast Histology in Clinical Case‐Based Learning

2016· article· en· W2587035595 sur OpenAlexafffund
Gregory J. Naus, Diana Beşliu-Ionescu, Kuo‐Hsing Kuo

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésHistologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of integrative teaching of breast histology aims to improve learning efficiency for medical students in both content knowledge and clinical application. The traditional content structure of Histology is designed to assist students in acquiring in‐depth knowledge of cell and tissue in a systemic order. However, current trends in medical curriculum are headed towards clinical presentation‐based formats to better assist students’ in developing critical thinking abilities under clinical settings. The system‐based content structure of Histology has therefore required revision to focus on presenting content relevant to clinical applications. The topic of breast pathology was identified for a pilot project to develop an integrative model of histology teaching. In the traditional system‐based structure, the topic of breast histology was either delivered within the systems of reproduction or endocrine, which lacked correlation with clinical applications and negatively impacted the effect of learning. With the integration of breast pathology, the learning experience of breast histology is expected to be more meaningful. A team of histologists and breast pathologists developed an integrative module of breast histology and pathology, incorporating content knowledge from histology and pathology for a clinical approach. The delivery of the integrative module contains two stages: (1) on‐line self‐learning and (2) clinical‐case discussion, which are designed to fulfill the purpose of developing content knowledge, while further fostering critical thinking. The on‐line component feature the designs of outcome‐based learning with escalating levels of knowledge. The outcome‐based design aims to prepare students with competent levels of knowledge for case discussion and to further enhance learning experience during the clinical application. The design of escalating knowledge levels allows students to learn based on individuals’ learning pace as well as allowing for real‐time review of fundamental material. The integrative teaching model is currently undergoing the piloting phase. Support or Funding Information The Teaching and Learning Enhancement Fund/University of British Columbia

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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