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Enregistrement W3012325041 · doi:10.1002/ase.1960

National Survey on Canadian Undergraduate Medical Programs: The Decline of the Anatomical Sciences in Canadian Medical Education

2020· article· en· W3012325041 sur OpenAlexaffabout
Jasmine Rockarts, Danielle Brewer‐Deluce, Ari Shali, Vian Mohialdin, Bruce Wainman

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross anatomyCurriculumTechnicianMedical educationMedical schoolAnatomyMedicineDissection (medical)PsychologyPedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The anatomical sciences have always been regarded as an essential component of medical education. In Canada, the methodology and time dedicated to anatomy teaching are currently unknown. Two surveys were administered to course directors and discipline leaders to gain a comprehensive view of anatomical education in Canadian medical schools. Participants were queried about contact hours (classroom and laboratory), content delivery and assessment methods for gross anatomy, histology, and embryology. Twelve schools responded to both surveys, for an overall response rate of 64%. Overall, Canadian medical students spend 92.8 (± 45.4) hours (mean ± SD) studying gross anatomy, 25.2 (± 21.0) hours for histology, and 7.4 (± 4.3) hours for embryology. Gross anatomy contact hours statistically significantly exceeded those for histology and embryology. Results show that most content is delivered in the first year of medical school, as anatomy is a foundational building block for upper-year courses. Laboratory contact time for gross anatomy was 56.8 (± 30.7) hours, histology was 11.4 (± 16.2) hours, and embryology was 0.25 (± 0.6) hours. Additionally, 42% of programs predominantly used instructor/technician-made prosections, another 33% used a mix of dissection and prosections and 25% have their students complete cadaveric dissections. Teaching is either completely or partially integrated into all Canadian medical curricula. This integration trend in Canada parallels those of other medical schools around the world where programs have begun to decrease contact time in anatomy and increase integration of the anatomical sciences into other courses. Compared to published American data, Canadian schools offer less contact time. The reason for this gap is unknown. Further investigation is required to determine if the amount of anatomical science education within medical school affects students' performance in clerkship, residency and beyond.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations75
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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