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Enregistrement W3164476641 · doi:10.3138/jvme-2020-0123

Validation of a Novel Ultrasound Simulation Model for Teaching Foundation-Level Ultrasonography Skills to Veterinary Students

2021· article· en· W3164476641 sur OpenAlexvenueno aff
Jocelyn Wichtel, Alex zur Linden, Deep K. Khosa, Ameet Singh, William Sears, J. J. Phillips

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasoundCohortMedicineCompetence (human resources)UltrasonographyObservational studyGraduation (instrument)Medical physicsMedical educationCurriculumSimulationPsychologyComputer scienceRadiologyPathologyEngineeringPedagogyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Veterinary ultrasonography is a complex, advanced skill requiring repetitive exposure and supervision to gain competence. Consequently, newly graduated veterinarians are underprepared and lack the resources to achieve basic ultrasound proficiency upon graduation. Ultrasound simulation has been proposed as an adjunct educational tool for teaching entry-level ultrasound skills to student veterinarians. The objectives of this multicentric prospective observational cohort study were to describe the development of a novel ultrasound training model, establish model construct and face validity, and seek participant feedback. The model was constructed using three-dimensional silicone shapes embedded in ballistics gel within a glass container. A novice cohort of 15 veterinary students and 14 expert participants were prospectively enrolled in the study. Each cohort underwent training and assessment phases using a simulation model. Participants were asked to (a) determine shape location, (b) identify shape type using a shape bank, and (c) measure shape axes using the caliper tool. Time for each phase was recorded. Anonymous post-participation survey feedback was obtained. For most shapes (4/6), experts performed significantly better than novices in identifying shape type and location. Generally, no significant difference was found in mean axis shape measurements between cohorts or compared to the true mean axis measurements. No significant difference was found in scan time for either phase. This study's results support the validation of this ultrasound simulation model and may demonstrate early evidence for its use as a training tool in the veterinary curriculum to teach entry-level ultrasound skills.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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