Tumor imaging instruction and assessment at chiropractic colleges in North America: a pilot study with implications for National Board of Chiropractic Examiners content
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This pilot study tested a survey instrument pertaining to the instruction and assessment of tumor imaging in chiropractic training programs. The secondary purpose was to gather data regarding credentials of lead instructors, textbook and resource use, and tumors taught and assessed. Methods: An electronic survey was distributed to lead tumor imaging instructors at all chiropractic colleges in the United States and Canada. A focus group of tumor imaging instructors was conducted to clarify ambiguous data. Results: Diplomate status with the American Chiropractic Board of Radiology was held by 87.5% of the instructor respondents. There were similarities in course content and assessment across institutions. A total of 26 tumors were considered clinically significant by more than 65% of instructors, 9 tumors were identified as not clinically significant by more than 65%, and 4 tumors were considered clinically significant by 35% to 65% of instructors. There was correlation between those instructors who evaluated on various tumors and those who feel it is important to evaluate such tumors (rS = 0.94, p < .001). The focus group addressed the 4 equivocal tumors and recommended 3 be added to the list of clinically insignificant tumors. Conclusion: The survey instrument is ready to be used to conduct a study of all clinical areas of the chiropractic curriculum. A total of 12 tumors were recommended for removal from National Board of Chiropractic Examiners tests. The authors recommend that the Academics Committee of the American Chiropractic Board of Radiology share information regarding learning libraries to allow for a richer learning experience across all campuses.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».