Visuospatial skills are better predictors than dexterity for basic ultrasonographic and fluoroscopic skills in veterinary students
Notice bibliographique
Résumé
Radiological skills including ultrasonography and fluoroscopy, require a combination of manual dexterity and visuospatial skill to develop competency. The ability to detect veterinary students with an interest in radiology but who are deficient in these skills, may permit more individual adaptations to training programs, allowing for students training in radiology to achieve maximal potential. The objective of this cohort study was to investigate whether innate dexterity and visuospatial skill could be used to predict performance of basic ultrasound and fluoroscopic skills in veterinary students. Fifty veterinary students from the Ontario Veterinary College completed three tests of visuospatial ability, two tests of manual dexterity, a three-dimensional mouse task, an ultrasound skill-testing task, and a fluoroscopic skill-testing task. Students who reported chopstick use completed the non-dominant hand ultrasound task significantly faster than students who did not (P = 0.001). There was a significant positive association between scores on the Mental Rotations Test and time to complete the non-dominant hand ultrasound task (P = 0.011) and fluoroscopy task (P = 0.029). No variables were associated with time to complete the dominant hand ultrasound task. The results of this study suggest that visuospatial skill, as assessed by the Mental Rotations Test, is a better predictor of baseline ultrasound and endovascular fluoroscopy skill than dexterity, with the exception of reported chopstick use, in veterinary students. Visuospatial skills can be developed and may be useful to include in the veterinary curriculum for students that are deficient, or students entering a field such as diagnostic imaging.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».