An authentic link to the clinic: Implementation of an integrated anatomy‐radiology curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Since 2011, the University of British Columbia (UBC) medical curriculum has taught anatomy in conjunction with radiology in order to give students a greater understanding of anatomical relationships and their application to clinical practice. Based on student preference, we are preparing a learning resource which encompass highly‐interactive computed tomography (CT) studies using an anatomy visualization table (Sectra, Linkoping, Sweden). Real patient CT scans are loaded into an anatomy visualization table and students can virtually cut and dissect these datasets to expose the anatomy in two and three dimensions. We would like to present a model for the integration of digital dissection with cadaveric dissection in a first year curriculum of a large medical school, with the aim of providing a direct link from the lab to the clinical application. Methods Normal CT studies of the spine, thorax, heart, abdomen and pelvis were identified from the online case library affiliated with the anatomy visualization table and labeled to reflect specific learning objectives for first year UBC medical students. The radiological and gross anatomy objectives are closely linked. The students were provided with lab guides that specify UBC‐labeled files for study, learning objectives and relevant anatomy/clinical review questions pertinent to each lab. Students viewed both the two and three dimensional images during the lab. Results This anatomy visualization table is a highly valuable learning tool as it allows students to better visualize and relate anatomical structures they learn in dissection lab with the same structures on two dimensional and three dimensional CT images. The table provides improved appreciation for anatomical relationships by allowing students to zoom, rotate and dissect 3D CT images with simple swiping hand gestures. This abstract will present lessons learned from this integration including the highlights and the challenges. Conclusions For medical students, who will be primarily looking at anatomy on radiology images throughout their careers, this technology allows them to become more familiar with radiological imaging early on in their training. Our radiological anatomy‐gross anatomy integrated curriculum allows students to link the clinical application of the anatomy to their dissection experience, thereby providing an authentic link to the clinic where they will be applying their knowledge throughout their careers.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,009 |
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 ».