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Enregistrement W2804636252 · doi:10.2196/mededu.8747

An Internet-Based Radiology Course in Medical School: Comparison of Academic Performance of Students on Campus Versus Those With Absenteeism Due to Residency Interviews

2018· article· en· W2804636252 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew George Alexander, Deborah Deas, Paul Lyons

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationAbsenteeismCourse (navigation)The InternetMedical schoolPsychologyMedicineComputer scienceEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Imaging and its optimal use are imperative to the practice of medicine, yet many students don't receive a formal education in radiology. Concurrently, students look for ways to take time away from medical school for residency interviewing. Web-based instruction provides an opportunity to combine these imperatives using online modalities. OBJECTIVE: A largely Web-based course in radiology during the 4th year of medical school was evaluated both for its acceptance to students who needed to be away from campus for interviews, and its effectiveness on a nationally administered standardized test. METHODS: All students were placed into a structured program utilizing online videos, online modules, online textbook assignments, and live interactive online lectures. Over half of the course could be completed away from campus. The Alliance of Medical Student Educators in Radiology test exam bank was used as a final exam to evaluate medical knowledge. RESULTS: Positive student feedback included the freedom to travel for interviews, hands-on ultrasound training, interactive teaching sessions, and quality Web-based learning modules. Negative feedback included taking quizzes in-person, a perceived outdated online textbook, and physically shadowing hospital technicians. Most students elected to take the course during the interview months of October through January. The Alliance of Medical Student Educators in Radiology final exam results (70.5%) were not significantly different than the national cohort (70%) who took the course in-person. Test scores from students taking the course during interview travel months were not significantly different from students who took the course before (P=.30) or after (P=.34) the interview season. CONCLUSIONS: Students desire to learn radiology and often choose to do so when they need to be away from campus during the fall of their 4th year of study to accomplish their residency interviews. Web-based education in radiology allows students' interview traveling and radiology course objectives to be successfully met without adversely affecting the outcomes on a nationally normed examination in radiology. A curriculum that includes online content and live Web-based teleconference access to faculty can accomplish both imperatives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,431 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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