An Analysis of Anatomy Education Before and During Covid‐19: May–August 2020
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (Covid-19) created unparalleled challenges to anatomy education. Gross anatomy education has been particularly impacted given the traditional in-person format of didactic instruction and/or laboratory component(s). To assess the changes in gross anatomy lecture and laboratory instruction, assessment, and teaching resources utilized as a result of Covid-19, a survey was distributed to gross anatomy educators through professional associations and listservs. Of the 67 survey responses received for the May-August 2020 academic period, 84% were from United States (US) institutions, while 16% were internationally based. Respondents indicated that in-person lecture decreased during Covid-19 (before: 76%, during: 8%, P < 0.001) and use of cadaver materials declined (before: 76 ± 33%, during: 34 ± 43%, P < 0.001). The use of cadaver materials in laboratories decreased during Covid-19 across academic programs, stand-alone and integrated anatomy courses, and private and public institutions (P ≤ 0.004). Before Covid-19, cadaveric materials used in laboratories were greater among professional health programs relative to medical and undergraduate programs (P ≤ 0.03) and among stand-alone relative to integrated anatomy courses (P ≤ 0.03). Furthermore, computer-based assessment increased (P < 0.001) and assessment materials changed from cadaveric material to images (P < 0.03) during Covid-19, even though assessment structure was not different (P > 0.05). The use of digital teaching resources increased during Covid-19 (P < 0.001), with reports of increased use of in-house created content, BlueLink, and Complete Anatomy software (P < 0.05). While primarily representing US institutions, this study provided evidence of how anatomy educators adapted their courses, largely through virtual mediums, and modified laboratory protocols during the initial emergence of the Covid-19 pandemic.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».