Evaluating the integration of pre-mortem body donor imaging into a dissection-based medical anatomy course
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical faculties are currently embracing a modernistic approach to anatomical education that integrates diagnostic imaging largely through post-mortem computed tomography scanning of body donors. Post-mortem imaging, however, poses a multitude of challenges. The purpose of this study was to assess the implementation of pre-mortem donor-specific diagnostic imaging on student learning and dissection experience in addition to understanding the potential impact on students' preparation for clinical practice. METHODS: Students in a fourth-year medicine elective course were divided into groups; group 1 received pre-mortem donor-specific diagnostic imaging, while group 2 received pathology-specific diagnostic imaging, a collection of images relating to the type(s) of pathologies the donors exhibited, though not specific to the donors themselves. Both groups also received a donor-specific case vignette. A convergent, parallel mixed methods design was employed. This included integrating data from group responses to a study participant survey and students' academic assessment scores analyzed quantitatively through statistical analyses with data from focus group sessions investigating the psychosocial aspects of the student dissection experience and perceptions of the imaging use in the course analyzed qualitatively. RESULTS: As compared to students receiving pathology-specific diagnostic imaging, the quantitative results demonstrated that students receiving pre-mortem donor-specific diagnostic imaging more positively supported the relevancy of diagnostic imaging to their understanding of anatomy, valued the integration for future practice, and suggested an earlier integration within their medical curriculum. Qualitatively, two main themes were observed: the influence of diagnostic imaging integration on dissection experience and on professional mindset. Although both student groups received imaging corresponding to their body donor, consideration towards the humanistic nature of the body donor as a patient with a history was limited to student feedback from the donor- specific diagnostic imaging group. CONCLUSION: Overall the integration of pre-mortem donor-specific diagnostic imaging into anatomical dissection provided students with practical skill development, an enhanced dissection experience, and reinforced personal qualities critical for future practice.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».