Improving learning and confidence through small group, structured otoscopy teaching: A prospective interventional study
Notice bibliographique
Résumé
Background Otologic diseases are common and associated with significant health care costs. While accurate diagnosis relies on physical exam, existing studies have highlighted a lack of comfort among trainees with regards to otoscopy. As such, dedicated otoscopy teaching time was incorporated into the undergraduate medical curriculum in the form of a small group teaching session. In this study, we aimed to examine the effect of a small-group, structured teaching session on medical students’ confidence with and learning of otoscopic examination. Methods Using a prospective study design, an otolaryngologist delivered an one-hour, small group workshop to medical learners. The workshop included introduction and demonstration of otoscopy and pneumatic otoscopy followed by practice with peer feedback. A survey exploring students’ confidence with otoscopy and recall of anatomical landmarks was distributed before(T1), immediately after(T2), and 1 month following the session(T3). Results One hundred and twenty five learners participated from February 2016 to February 2017. Forty nine participants with complete data over T1-T3 demonstrated significant improvement over time in confidence ( Wilk's lambda = .09, F(2,48) = 253.31 p < .001, η 2 = .91) and learning ( Wilk's lambda = 0.34, F(2,47) = 24.87 p < .001, η 2 = .66). Conclusions A small-group, structured teaching session had positive effects on students’ confidence with otoscopy and identification of otologic landmarks. Dedicated otoscopy teaching sessions may be a beneficial addition to the undergraduate medical curriculum.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».