A New Approach to Microsurgical Medical Education: Mobile Phone Repairs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Technology has been increasingly used as a teaching tool in medical education, and simulation training is at the forefront of that shift in teaching methods.This project proposes an innovative tool for training students in microsurgery.Through fixing their cell phones under the guidance of a supervisor, students got a chance to improve their technique in microscope use.Furthermore, the procedure allowed for students to discuss insecurities surrounding the performance of microsurgery. Materials and Methods:Eight students from the Federal University of São Paulo were involved in the project and were selected through a phone screening process.Those students brought in their own faulty cell phones which were the main materials used.Other materials included pieces that needed replacing in the phones and the tools needed to open, close and handle the apparatus generally.Results: 87.5% of the students achieved the expected result with a successful procedure and 25% of students had technical problems during the procedure.75% of students, however, had no major technical problems during the procedure.Two of the eight students who participated in this project had trouble with the cell phones one month after the procedure.The remaining had fully functional devices. Conclusion:The majority of students successfully completed the cell phone repairs.Overall, there was a high level of acceptance of the project by students as a successful learning tool which increased both their abilities and self-confidence.Students overall left satisfied with the activity and said they would recommend it to others.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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 ».