Creation and pilot testing of cases for case-based learning: A pedagogical approach for pathology cancer diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Case-based learning (CBL) is an established pedagogical active learning method used in various disciplines and defined based on the field of study and type of case. The utility of CBL for teaching specific aspects of cancer diagnosis to practising pathologists has not been previously studied in sub-Saharan Africa. OBJECTIVES: We aimed to pilot test standardised cancer cases on a group of practising pathologists in sub-Saharan Africa to evaluate case content, clarity of questions and delivery of content. METHODS: Expert faculty created cases for the four most commonly diagnosed cancers. The format included mini-cases and bullet cases which were all open-ended. The questions dealt with interpretation of clinical information, gross specimen examination, morphologic characteristics of tumours, ancillary testing, reporting and appropriate communication to clinicians. RESULTS: Cases on breast, cervical, prostate and colorectal cancers were tested on seven practising pathologists. Each case took an average of 45-90 min to complete.Questions that were particularly challenging to testers were on: Specimens they should have been but for some reason were not exposed to in routine practice.Ancillary testing and appropriate tumour staging.New knowledge gained included tumour grading and assessment of radial margins. Revisions to cases were made based on testers' feedback, which included rewording of questions to reduce ambiguity and adding of tables to clarify concepts. CONCLUSION: Cases were created for CBL in Kenya, but these are applicable elsewhere in Africa and beyond to teach cancer diagnosis. The pilot testing of cases prepared faculty for the actual CBL course and feedback provided by the testers assisted in improving the questions and impact on day-to-day practice.
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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 | 0,027 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».