The PEGASUS Games: Physical Exam, Gross Anatomy, phySiology and UltraSound Games for Preclinical Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gamification engages learners and has successfully taught point-of-care ultrasound (POCUS) to residents and fellows. Yet ultrasound (US) curricula in undergraduate medical education remains limited. This study assessed a gamification model integrating US, anatomy, physiology, physical examination, and radiology created for preclinical medical students as compared with traditional didactic education. Methods: Twenty first-year medical students participated in a session on neck and thyroid material. Students were randomly assigned to a game or non-game group. Game students participated in games incorporating thyroid US with exam maneuvers, other imaging modalities, physiology, and pathology. Non-game students were taught the same material with an instructor. Students were assessed with a pretest and immediate and delayed post-tests. Group differences and scores were assessed using t-tests. A Likert scale evaluated learners’ opinions of the educational experience. Results: The game group performed better than the non-game group on the immediate post-test (p = 0.007, CI = [0.0305, ∞]). There was no significant difference between the groups on the delayed post-test (p = 0.726, CI = [-0.120, ∞]). Students in both groups felt more confident in their knowledge of the material, and all students in the game group agreed that the games encouraged teamwork. Most (9/10) stated the games allowed them to learn the material more effectively and would like to see more gamification (8/10). Conclusion: This US education model incorporating gamification for preclinical medical students promotes teamwork and is as effective for learning material than a traditional learning model. Students additionally convey a positive attitude towards gamification.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».