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Enregistrement W3171105386 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.01781

Unmasking the Structure of Gross Anatomy Laboratory Sessions During Covid‐19

2021· article· en· W3171105386 sur OpenAlexaff
Jennifer F. Dennis, Stefanie M. Attardi, Danielle C. Bentley, Kirsten Brown, Gary J. Farkas, Haviva M. Goldman, Derek Harmon, Kelly M. Harrell, Barbie A. Klein, Christopher J. Ramnanan, Malli Barremkala

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross anatomyTest (biology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical physicsSession (web analytics)Medical educationMedicinePsychologyAnatomyComputer sciencePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION/OBJECTIVE Covid‐19 created immediate challenges to anatomy education. The traditional format of gross laboratory sessions experienced a direct impact and few reports documented curricular delivery changes specific to laboratory format. The purpose of this study was to assess the adaptations incorporated in gross anatomy laboratories by anatomists, during May‐August 2020, in response to Covid‐19. MATERIALS/METHODS Data were collected through the IRB‐approved Virtual Anatomy During Covid‐19 survey that consisted of 20 questions, including open‐ended prompts asking participants to describe the structure of a “typical” laboratory session during Covid‐19. Responses were solicited from professional anatomy associations during June 2020. Open‐ended responses describing anatomy laboratory teaching methods used during Covid‐19 were coded. Descriptive codes were applied to the data according to published methods to summarize verbatim responses. Responses were tabulated and converted to frequencies and percentages. Chi square test assessed differences among the responses when applicable. Alpha<5%. RESULTS Descriptions of gross anatomy lab teaching during Covid‐19 were coded into four categories : (1) delivery format, (2) format of laboratory practice, (3) type of anatomy digital resources used, and (4) format of student teaching groups. In the first category, synchronous (46.7%), asynchronous (15.6%), and/or a combination of the two (18.8%) were the most frequent laboratory delivery formats (P<0.001). In the second category, student‐led dissection (17.2%), prosection (10.9%), and/or utilization of commercial and/or in‐house anatomical resources (26.2%) were the most frequent laboratory practices (P<0.001). Within this category, a subcategory was discovered in which physical distancing and personal protective equipment practices were reported (15.6%). Concerning the third category, anatomy digital resources (26.2%) were used for asynchronous laboratory preparation and laboratory sessions. In the final category, student small groups (29.7%) were used in remote sessions where “breakout rooms” permitted students to meet with peers and/or faculty. Large groups (9.4%) were used for faculty to review and present the assigned laboratory topic. CONCLUSION Anatomists largely taught through a remote, synchronous delivery format that relied on cadaveric specimens and digital anatomy resources, as well as small group learning. SIGNIFICANCE/IMPLICATION: This study shows that anatomists were able to adapt the gross anatomy laboratory sessions to synchronous, virtual mediums; however, the impact of these changes to the learner during this unconventional time remains to be determined.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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