Development and Evaluation of a Competency-Based Anatomy Rotation for Diagnostic Radiology Residents during Internship Year: A Canadian Experience
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND AIM: As medical schools reduce the hours of anatomy teaching, residents in anatomy-intensive residency programs like radiology must independently acquire the anatomy knowledge needed to achieve competency. The purpose of this study was to develop and evaluate a 4-week competency-based self-directed anatomy rotation for junior residents. METHODS: Seven post-graduate year 1 (PGY-1) radiology residents completed a 4-week rotation of radiologic anatomy. The objectives were developed from standards, senior residents, and expert opinion, and the competency-based curriculum included self-directed modules. Pre-course and post-course tests were administered and test scores were compared using an unpaired t test. In addition, PGY-1 residents completed a course evaluation and survey regarding their anatomy knowledge and anatomy exposure prior to completing the course. RESULTS: Out of the 25 points available, the average pre-test score was 10.79 ± 2.78 (range 8-16.5), and the average post-test score was 21.64 ± 2.23 (range 18.5-25). This difference was statistically significant (P < .0001). The PGY-1 residents reported receiving < 10% of dedicated radiologic anatomy teaching prior to residency and felt unprepared for the anatomy required in residency. Overall, residents felt more confident in looking at images after completing the self-directed radiologic anatomy course. CONCLUSION: This study demonstrates the feasibility of creating a self-directed course for radiology residents that significant improves their anatomy knowledge. Given the trend in medical undergraduate education away from dedicated anatomy teaching, residency programs should consider addressing anatomy education more formally for junior residents to ensure that trainees receive the foundational knowledge required for residency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».