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Enregistrement W3174518063 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.241.2

A Tale of Two Approaches: Results from Integrating Medical Histology and Pathology

2018· article· en· W3174518063 sur OpenAlexaff
Karen Pinder, Jennifer L. Eastwood

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationRelevance (law)Integrated curriculumIntervention (counseling)HistologyMedicinePresentation (obstetrics)PathologyPsychologyRadiologyPedagogyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to recommendations for curricular reform, many medical and allied health professional programs have reorganized discipline‐based courses and reduced educational contact hours. As with other core foundational medical science faculty, histology educators are navigating this reduced time for didactic lecture and lab‐based teaching. The resulting challenges are driving the development and implementation of innovative approaches to provide effective histology teaching. One approach is to integrate histology with other disciplines to both optimize limited teaching hours and increase the clinical and functional relevance of medical microanatomy. In this presentation, we describe educational studies of two different approaches to integrating histology with pathology – one in a fully integrated two year basic/clinical sciences curriculum, and one in a spiral curriculum, in which the first year focuses on basic sciences and the second year focuses on clinical sciences. The first presenter (Dr. Pinder) will share experiences from collaborations between foundational scientists and clinicians in the integration of histology and pathology. Part of a medical curriculum renewal project and now in its third iteration, this study occurs in a combined basic and clinical sciences curriculum in which histology and pathology are integrated with increasing complexity throughout years one and two. Methods include the development of integrated learning laboratories in which students first explore the normal histology of an organ and then compare and contrast it to changes in cellular morphologies and/or tissue architecture occurring in prototypical pathologies. Results include faculty experiences, student outcomes on formative integrated examinations, and educational research data from student learning surveys. The second presenter will share results from an action research study developed to identify disciplinary differences in how histology (normal and abnormal) is approached, understood, described, and taught. The faculty members, a histologist (Dr. Eastwood) and pathologist (Dr. Selinfreund), then apply this knowledge to create “transitional” learning activities to help students understand the relationship between normal and abnormal histology and navigate different disciplinary ways of knowing characteristics of histology and pathology. Research methods include qualitative analysis of faculty written reflections, debrief sessions, and collaborative teaching sessions. Results include identification of disciplinary disconnects, such as what “symmetry” means, histology knowledge most critical to histopathology, such as recognizing hematopoietic cells, and effective “transitional” activities, such as pathology integrations during histology sessions and focused histology reviews during pathology sessions. The experiences and outcomes discussed will demonstrate efficacious approaches for integrating foundational sciences and clinical disciplines and will be useful for medical science educators who are exploring or implementing interdisciplinary undergraduate medical education in different curricular settings. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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