Survey of Institutional Teaching Approaches to Clinical-Year Clinical Pathology Instruction and Comparison with Prior Survey Results
Notice bibliographique
Résumé
Teaching approaches to veterinary clinical pathology in the final (clinical) year of veterinary school are often different than those for other specialties. Anecdotally, many schools teach these rotations separately from the routine diagnostic service, but minimal published data are available on this topic or on approaches to teaching and assessment in these rotations. An online survey of 69 veterinary institutions around the world was conducted in 2019. A total of 30 completed surveys were received from 10 countries; 22 completed responses were from North American institutions (73.3%). Survey question categories included information on basic rotations, including microscopy format, personnel involved in instruction, and assessment methods; information on advanced rotations; and challenges and successes with clinical pathology instruction. Data were analyzed and, when appropriate, compared with results from a similar survey conducted in 1997. Formats and content varied greatly among institutions. Several shifts in teaching strategies and rotation format over time were found since the 1997 survey, including increased use of projection microscopy and decreased use of multiheaded microscopy in 2019. More teaching by medical technologists and residents, less teaching by faculty, and a significant increase in the number of students per rotation were seen in 2019 compared with 1997. Several free-text comments referred to challenges related to increasing class size. These data and the comparison with the prior survey highlight common challenges and potential solutions to final-year clinical pathology instruction. Creation of specific, measurable objectives for clinical pathology competence may aid future development and refinement of clinical pathology teaching.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».