Integrative learning of physiology and other biomedical sciences organized around primary care cases with healthy patients
Notice bibliographique
Résumé
Many health professional school curriculum planners struggle with the problem of using clinical cases for teaching and learning normal physiology and other biomedical sciences. Such cases traditionally involve patients who are ill and are seen by their physicians for diagnosis and treatment of diseases. This tends to focus learning on pathophysiology and management of disease rather than on healthy structure and function, resulting in normal physiology, anatomy, and biochemistry receiving short shrift. An alternative approach is to use clinical scenarios, called “presenting features” cases, in which healthy individuals see their family physicians for preventive care, check‐ups, medical certificates, education, or advice. In this way, physiology is linked with health promotion. After students have learned about normal structure and function, cases can be elaborated to encompass interruptions in health due to patients' deleterious behaviors or to external circumstances, creating a natural continuum from normal physiology to pathophysiology. Here disease prevention is emphasized and biomedical sciences are naturally integrated with social sciences, epidemiology, and other public health topics. This development of cases is founded on the constructivism theory of learning, and authentically reflects the reality of primary health care.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».