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Enregistrement W2801970979 · doi:10.1017/cem.2018.365

P167: The spot the diagnosis! series: using fine art to teach observation skills and medical concepts on a medical education website

2018· article· en· W2801970979 sur OpenAlexaff
Lili Zhao, T. Maniuk, Teresa M. Chan, Brent Thoma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMedical educationUploadHealth careSocial mediaAudience measurementAnalyticsThe artsMedicineWorld Wide WebComputer scienceVisual artsData scienceAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Fine art education increases the quality and quantity of observations that medical students make in both art and clinical reports. However, there are few free and accessible resources that teach art and observational skills to healthcare learners and providers. CanadiEM.org, a medical education blog, developed a new series called Spot the Diagnosis! to address this gap. The goals of the Spot the Diagnosis! series are to: 1) use art to explain medical concepts, 2) tie medical concepts to visual art, 3) hone observational skills, and 4) expose healthcare providers to art. Methods: Each piece of art for the Spot the Diagnosis! Series is selected based upon the author’s art history knowledge, resources found using an online search, and/or suggestions made by other healthcare professionals. The accompanying blog post is researched and written by a medical student in a question-and-answer style and peer-reviewed by another medical student and physician. Posts are uploaded monthly to CanadiEM.org and accessible to anyone with an internet connection. Promotion occurs on site, via email, word-of-mouth, and social media. Viewership is tracked using Google Analytics (GA). A survey for readers is planned to assess who, how, and why readers use the series, but results were not available prior to abstract submission. Results: Six Spot the Diagnosis! posts have been published, each of which begins with the selection of a piece of fine arts that showcases a potential medical diagnosis and a blog post outlining an interpretation of the work informed by observations, historical reports, and medical evidence. Each was published as a blog post on a Saturday and added to a page containing a list of all posts in the broader Arts PRN section on CanadiEM. All contained a single piece of art as the focus, 6 ± 2 (median ± IQR) questions, 638 ± 250 words, and 6 ± 3 references. The answers to questions are hidden under drop-down formatting to allow viewers to arrive at their own answers first. In the first 30 days of publication, each post in the series was viewed 1582 ± 401 times. Conclusion: The Spot the Diagnosis! series is an online educational resource published on CanadiEM.org that aims to improve learners medical knowledge and observational skills by featuring fine arts pieces with relevant question-and-answer style posts. This series fills the gap between art and medicine and has been well received by CanadiEM viewers. We look forward to analyzing responses in our survey to further understand how, why, and who uses this new and innovative resource.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2460,063

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,326 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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