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Enregistrement W2900871316 · doi:10.1186/s12909-018-1364-2

E-learning for chest x-ray interpretation improves medical student skills and confidence levels

2018· article· en· W2900871316 sur OpenAlexaff
Shauna Wentzell, L. A. Juárez Morán, Julian Dobranowski, Anthony J Levinson, Ailish Hannigan, Colum Dunne, Deirdre McGrath

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)Medical educationEducational measurementPsychologyMedicineCurriculumComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Radiology is an important aspect of medicine to which medical students often do not receive sufficient exposure. The aim of this project was to determine whether the integration of an innovative e-learning module on chest x-ray interpretation of the heart would enhance the radiological interpretive skills, and improve the confidence, of first year graduate entry medical students. METHODS: All first-year graduate entry (all students had a prior university degree) medical students at the University of Limerick (n = 152) during academic year 2015-16 were invited to participate in this study. An assessment instrument was developed which consisted of 5 radiological cases to be interpreted over a designated and supervised 15-min time period. Students underwent a pre-, mid- and post-intervention assessment of their radiology interpretative skills. An online e-module was provided following the pre-test and additional practice cases were provided following the mid-intervention test. Assessment scores and confidence levels were compared pre-, mid- and post-intervention. RESULTS: The overall performance (out of a total score of 25) for the 87 students who completed all three assessments increased from 13.2 (SD 3.36) pre-intervention to 14.3 (SD 2.97) mid-intervention to 15.8 (SD 3.40) post-intervention. This change over time was statistically significant (p < 0.001) with a medium effect size (eta-squared = 0.35). Increases from pre- to post-intervention were observed in each of the five areas assessed, although performance remained poor in diagnosis post-intervention. Of the 118 students who provided feedback after the intervention, 102 (86.4%) stated that they would recommend the resource to a colleague to improve their interpretative skills. CONCLUSIONS: This study suggests that early exposure to e-learning radiology modules is beneficial in undergraduate medical school curricula. Further studies are encouraged to assess how long the improvement may last before attrition.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,385 · 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'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

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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