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Enregistrement W3081584306 · doi:10.2196/21701

Confronting the Challenges of Anatomy Education in a Competency-Based Medical Curriculum During Normal and Unprecedented Times (COVID-19 Pandemic): Pedagogical Framework Development and Implementation

2020· article· en· W3081584306 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)CurriculumGross anatomyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AnatomyHuman anatomyMedical educationMedicinePsychologyPathologyPedagogyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anatomy is considered to be one of the keystones of undergraduate medical education. However, recently, there has been drastic reduction, both in gross anatomy teaching hours and its context. Additionally, a decrease in the number of trained anatomists and an increase in the costs associated with procuring human cadavers have been noted, causing a diminution of cadaveric dissections in anatomy education. OBJECTIVE: To address these challenges, there is an ardent need for a pedagogical framework such that anatomy education can be disseminated through active learning principles, within a fixed time frame, using a small team of anatomists and a small number of cadaveric specimens (for live on-site sessions) as well as collaborative learning principles. The latter is particularly important when anatomy education is delivered through distance learning, as is the case currently during the COVID-19 pandemic. METHODS: Here, we have blueprinted a pedagogical framework blending the instructional design models of Gagne's 9 events of instruction with Peyton's 4-step approach. The framework's applicability was validated through the delivery of anatomical concepts, using an exemplar from the structure-function course Head and Neck during the normal and COVID-19-mandated lockdown periods, employing the archetype of Frey syndrome. Preliminary evaluation of the framework was pursued using student feedback and end-of-course feedback responses. The efficiency of the framework in knowledge transfer was also appraised. RESULTS: The blueprinted instructional plan designed to implement the pedagogical framework was successfully executed in the dissemination of anatomy education, employing a limited number of cadaveric specimens (during normal times) and a social media application (SMA)-integrated "interactome" strategy (during the COVID-19 lockdown). Students' response to the framework was positive. However, reluctance was expressed by a majority of the faculty in adopting the framework for anatomy education. To address this aspect, a strategy has been designed using Mento's 12-step change management model. The long-term benefits for any medical school to adopt the blended pedagogical framework have also been explicated by applying Bourdieu's Theory of Practice. Additionally, through the design of an SMA interactome model, the framework's applicability to the delivery of anatomy education and content during the ongoing COVID-19 pandemic was realized. CONCLUSIONS: In conclusion, the study effectively tackles some of the contemporary key challenges associated with the delivery of anatomy content in medical education during normal and unprecedented times.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,344 · 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