Development of and Validity Evidence for a Canine Ocular Model for Training Novice Veterinary Students to Perform a Fundic Examination
Notice bibliographique
Résumé
Indirect fundoscopy is challenging for novice learners, as patients are often intolerant of the procedure, impeding development of proficiency. To address this, we developed a canine ocular simulator that we hypothesized would improve student learning compared to live dogs. Six board-certified veterinary ophthalmologists and 19 second-year veterinary students (novices) performed an indirect fundic examination on the model and live dog. Prior to assessment, novices were introduced to the skill with a standardized teaching protocol and practiced (without feedback) with either the model ( n = 10) or live dog ( n = 9) for 30 minutes. All participants evaluated realism and usefulness of the model using a Likert-type scale. Performance on the live dog and model was evaluated in all participants using time to completion of task, performance of fundic examination using a checklist and global score, identification of objects in the fundus of the model, and evaluation of time spent looking at the fundus of the model using eye tracking. Novices (trained on simulator or live dogs) were compared in fundic examination performance on the live dog and identification of shapes in the model. In general, experts performed the fundic examination faster ( p ≤ .0003) and more proficiently than the novices, although there were no differences in eye tracking behavior between groups ( p ≥ .06). No differences were detected between training on simulator versus live dog in development of fundoscopy skills in novices ( p ≥ .20). These findings suggest that this canine model may be an effective tool to train students to perform fundoscopy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».