The Effect of an Ovariohysterectomy Model Practice on Surgical Times for Final-Year Veterinary Students’ First Live-Animal Ovariohysterectomies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated whether one supervised simulated ovariohysterectomy (OVH) using a locally developed canine OVH model, decreased surgical time for final-year veterinary students’ first live-animal OVH. We also investigated student perceptions of the model as a teaching aid. Final-year veterinary students were exposed to an OVH model (Group M, n = 48) and compared to students without the exposure (Group C, n = 58). Both groups were instructed similarly on performing an OVH using a lecture, student notes, a video, and a demonstration OVH performed by a veterinary surgeon. Students in Group M then performed an OVH on the model before performing a live-animal OVH. Students in Group C had no exposure to the OVH model before performing a live-animal OVH. Surgical time data were analyzed using linear regression. Students in Group M completed a questionnaire on the OVH model after performing their first live-animal OVH. The OVH model exposure reduced students’ first canine live-animal OVH surgery time ( p = .009) for students without prior OVH experience. All students ( n = 48) enjoyed performing the procedure on the mode; students practicing an OVH on the model felt more confident (92%) and less stressed (73%) when performing their first live-animal OVH. Results suggest that the canine OVH model may be helpful as a clinical training tool and we concluded that the OVH model was effective at decreasing students’ first OVH surgical time.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle