The Use of Contextualized Standardized Client Simulation to Develop Clinical Reasoning in Final-Year Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Clinical reasoning is an important skill for veterinary students to develop before graduation. Simulation has been studied in medical education as a method for developing clinical reasoning in students, but evidence supporting it is limited. This study involved the creation of a contextualized, standardized client simulation session that aimed to improve the clinical reasoning ability and confidence of final-year veterinary students. Sixty-eight participants completed three simulated primary-care consultations, with the client played by an actor and the pet by a healthy animal. Survey data showed that all participants felt that the session improved their clinical decision-making ability. Quantitative clinical reasoning self-assessment, performed using a validated rubric, triangulated this finding, showing an improvement in students' perception of several components of their clinical reasoning skill level from before the simulation to after it. Blinded researcher analysis of the consultation video recordings found that students showed a significant increase in ability on the history-taking and making-sense-of-data (including formation of a differential diagnosis) components of the assessment rubric. Thirty students took part in focus groups investigating their experience with the simulation. Two themes arose from thematic analysis of these data: variety of reasoning methods and "It's a different way of thinking." The latter highlights differences between the decision making students practice during their time in education and the decision making they will use once they are in practice. Our findings suggest that simulation can be used to develop clinical reasoning in veterinary students, and they demonstrate the need for further research in this area.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».