A Child With Limb Pain: A Case-Based Learning Module and Teaching Resource for Pediatric Infectious Diseases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While case-based learning is an effective method, teaching resources in pediatric infectious diseases are limited. Thus, we developed a case-based learning module for a common pediatric infectious diseases topic, osteomyelitis. METHODS: This module contains two resource files, both meant to be printed. The case file contains questions with blank spaces for the trainee (medical student, junior resident) to complete. The case answers file is used as a guide by the teacher (attending physician, fellow, senior resident) and/or the trainee after working through the case. This resource may be used in one-to-one sessions, in a small-group setting, or as self-directed learning. The session is estimated to take 60-90 minutes. A suggested reading list is included. RESULTS: This resource was used in a small-group format with the pediatric residents of the Hospital for Sick Children in Toronto for an academic half-day session in November 2015. Twenty-eight learner evaluations were received. The session was rated a 4.8 out of 5 (with 5 = outstanding) and ultimately voted by the residents to be the best academic half-day session of the year. Compared to delivering a didactic lecture on the same topic, the facilitators found preparation time was reduced and interactions with the trainees were more engaging. All were willing to facilitate a similar session again. DISCUSSION: This resource was effective and popular from the perspective of both learners and teachers. Additional modules are currently under preparation in order to create a case-based teaching resource for pediatric infectious diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,038 | 0,008 |
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 ».