Integration of Gross Anatomy Laboratory sessions into Medical Physics Curriculum using Segmentation and Augmented‐Reality
Notice bibliographique
Résumé
Anatomy teaching to Medical Physics (MP) trainees is recognized by the Commission on Accreditation of Medical Physics Education Programs, and yet anatomy laboratory sessions have not been integrated in MP training curricula. This study outlines the development of anatomy laboratory sessions for MP trainees and serves as the initial step to developing an anatomical curriculum guideline for MP. The two objectives of this qualitative study are: (a) to explore the educational potential of integrated anatomy laboratory sessions in the MP curriculum and (b) to evaluate the benefits of interprofessional education activities between MP trainees and Radiation Oncology residents. Participants included 17 MP graduate students, 2 MP residents and 8 Radiation Oncology residents, over two years. Two 2‐hour anatomy laboratory sessions per year were organized following the respective in‐class lectures on the pelvis, head and neck and thorax. After the two laboratory sessions, participants were asked to fill out a survey reflecting on their experience in the laboratory. Both MP students and radiation oncology residents voiced an appreciation for the anatomy laboratory sessions for the consolidation and application of knowledge. Most mentioned that these sessions helped to “visualize” and “have a better understanding” of the anatomy taught in class and made them more “confident”. In terms of interprofessionalism, both the MP and the radiation oncology trainees expressed a better understanding of one another’s level of knowledge in anatomy. Both groups suggested to have more interprofessional sessions. They also suggested to build a stronger link between cadaveric anatomy and imaging anatomy through augmented reality technology. The integration of anatomy laboratory sessions into the anatomy curriculum for MP enhances trainees’ understanding of human anatomy and its pivotal role in radiation therapy treatment. Furthermore, interprofessional activities prior to clinical placement of MP students reinforce technical and professional communication. Support or Funding Information The authors would like to thank the support provided by the Centre for Medical Education Innovation and Research Seed Fund (to GPJCN).
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».