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Enregistrement W2925840730 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.438.8

Evaluating the Integration of Pre‐Mortem Diagnostic Imaging in the Anatomical Study of Body Donors

2019· article· en· W2925840730 sur OpenAlexaffabout
Kimberly McBain, Brandon Azimov, Jeremy O’Brien, Geoffroy Noël, Nicole M. Ventura

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVignettePsychosocialFocus groupDissection (medical)MedicineBiobankMedical educationMedical physicsPsychologyRadiologySocial psychologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Medical faculties are embracing a modernistic approach to the teaching of anatomy that integrates diagnostic imaging largely through post‐mortem computed tomography (CT) scanning of body donors. Though this integration provides valuable learning opportunities, this approach still poses many challenges. Aim The purpose of this study was to assess the implementation of pre‐mortem donor‐specific imaging (DSI) on student learning and dissection experience in addition to gaining an understanding of the students' perceptions of the DSI‐anatomy integration on their preparation for physicianship. Methods Ethics approval was obtained by the McGill University Institutional Review Board. All donor imaging was acquired by legal donor consent and anonymized. Students in a fourth‐year medicine, cadaveric dissection‐based course were divided into two groups: group 1 received DSI with a relating case vignette (n=15) at the beginning of the course; group 2 received generic imaging (GI) relating to the type(s) of pathologies that their donor exhibited, though the DI was not of the donor's themselves. The GI group also received a donor‐specific case vignette (n=11) halfway through the course. A convergent, parallel mixed methods design was employed. Quantitative measures included statistical analyses of student dissection‐related assessment scores as well as student group responses to a simple study participant questionnaire. Using semi‐structured focus groups and inductive coding methods, the psychosocial aspects of the student dissection experience with or without DSI and students' perceptions on the use of DSI in the course were qualitatively explored. Results Statistically significant differences in student group responses for survey items assessing relevancy of imaging modality to student dissections, student understanding of anatomy and relevancy for future clinical practice was achieved. Students receiving DSI more positively supported the relevancy of imaging with anatomical dissection, expressed the importance of its implementation into later years of the medical curriculum in addition to suggesting integration earlier on within the medical curriculum as well. Academic assessment scores demonstrated insignificant differences and thus were not influenced by the type and timing of the imaging provided. Main themes arising from the qualitative analysis include the influence of DSI on future mindful practice, positive impact on dissection and humanization of the body donor through the combined use of DSI and case vignette. Conclusion These results demonstrate that the integration of DSI into anatomical dissection provided a positive learning experience for students. This form of imaging integration not only provided a learning tool to enhance anatomical dissection, but also allowed students to further develop characteristics and skills relating to future mindful practice. Support or Funding Information Jonathan Campbell Meakins and Family Memorial Fellowship, Centre for Medical Education McGill University This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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