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Enregistrement W2735135124 · doi:10.2147/amep.s139893

Effectiveness of teaching facial anatomy through cadaver dissection on aesthetic physicians' knowledge

2017· article· en· W2735135124 sur OpenAlex
Narendra Kumar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Medical Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMonash UniversityMcGill University
Mots-clésCadaverDissection (medical)AnatomyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cadaver dissection for anatomy training provides an opportunity to understand the precise nature of human tissues with their clinical and structural relationships. This study assessed the effectiveness of this practical educational intervention for teaching applied facial anatomy on the knowledge and confidence of aesthetic physicians. Methods and materials: A total of 168 aesthetic physicians underwent facial applied anatomy training for 2 days at The Academia, Singapore. The 2-day course encompassed detailed facial anatomy of neurovasculature, fat compartments, ligaments, and muscles followed by simulated practice of safer injection techniques. To enable quality interaction between the participants and the faculties, the delegates were divided into four groups. Academic impact of the program was evaluated by a pre-course and post-course multiple choice question (MCQ) test. Participants, also completed a paper-based feedback on their knowledge, skills, and confidence in performing nonsurgical facial aesthetic procedures. Different sets of MCQs were utilized for pre-course post-course test to avoid any recall bias. Results: All 168 participants completed the test and were included in the analysis. Mean pre-course and post-course test scores were 4.8 (standard deviation [SD] 1.9) and 7.6 (SD 1.7), respectively ( p <0.001 vs pre-course test). All the four groups showed improvement in their facial anatomy knowledge based on the comparison of pre-course and post-course test results ( p <0.001). The average post-course test score in all the groups from baseline significantly improved. However, there was no statistical difference in pre-course and post-course test evaluation between the groups ( p =0.32). Conclusion: Our results showed that cadaver anatomy training improved applied facial anatomy knowledge for most of the aesthetic practitioners, which may enhance their confidence in performing nonsurgical facial aesthetic procedures. Keywords: MCQ, facial anatomy, non-surgical, anatomy teaching, simulation, anatomy ­knowledge, pre-course test, post-course test

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,386 · 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