Development of a self‐directed sinonasal surgical anatomy video curriculum: Phase 1 validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sinusitis is a common outpatient diagnosis made by physicians and is a reason for referral to otolaryngologists. A foundation in basic sinonasal anatomy is critical in understanding sinus pathophysiology and avoiding complications. Our objective in this study was to develop and to validate a self-directed surgical anatomy video for medical students. METHODS: Two multimedia videos were developed highlighting sinonasal anatomy. In Video 1 we included audio narration and radiologic imaging. Video 2 incorporated highlighted images from a sinus surgery video. An assessment was developed to test sinonasal anatomy landmarks, spatial recognition of structures, and their clinical relevance. An expert panel of rhinologists scored face and content validity of the curriculum videos and assessment. Factor analysis was used to separate questions into face and content validity domains, and a one-sample t test was performed. RESULTS: The panel scored face validity (Videos 1 and 2: 4.4/5) and content validity (Video 1: 4.5/5, 0.83; Video 2: 4.3/5, 0.75) significantly higher than a neutral response. There were no statistical differences for face or content validity between videos. The assessment was rated suitable (29%) or very suitable (57%) for testing basic sinonasal surgical anatomy, and the majority (71%) of respondents agreed (14%) or strongly agreed (57%) that the assessment thoroughly covered the sinus anatomy content with which medical students should be familiar. CONCLUSION: We have developed two videos and an assessment that highlight and test sinonasal anatomy. Future studies will aim to identify whether the use of a self-directed video curriculum improves sinonasal anatomy awareness and whether incorporation of surgical endoscopic videos augments training.
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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 | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».