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Enregistrement W3213341933 · doi:10.1002/ase.2152

An analysis of anatomy education before and during Covid‐19: August–December 2020

2021· article· en· W3213341933 sur OpenAlexaff
Stefanie M. Attardi, Derek Harmon, Malli Barremkala, Danielle C. Bentley, Kirsten Brown, Jennifer F. Dennis, Haviva M. Goldman, Kelly M. Harrell, Barbie A. Klein, Christopher J. Ramnanan, Gary J. Farkas

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross anatomyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Dissection (medical)CadaverMedicinePandemicAnatomyMedical educationInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease-2019 (Covid-19) disrupted the in-person teaching format of anatomy. To study changes in gross anatomy education that occurred during August-December, 2020 compared to before the pandemic, an online survey was distributed to anatomy educators. The 191 responses received were analyzed in total and by academic program, geographic region, and institution type. Cadaver use decreased overall (before: 74.1 ± 34.1%, during: 50.3 ± 43.0%, P < 0.0001), as well as across allopathic and osteopathic medicine, therapy, undergraduate, and veterinary programs (P < 0.05), but remained unchanged for other programs (P > 0.05). Cadaver use decreased internationally and in the US (P < 0.0001), at public and private (P < 0.0001) institutions, and among allopathic medical programs in Northeastern, Central, and Southern (P < 0.05), but not Western, US geographical regions. Laboratories during Covid-19 were delivered through synchronous (59%), asynchronous (4%), or mixed (37%) formats (P < 0.0001) and utilized digital resources (47%), dissection (32%), and/or prosection (21%) (P < 0.0001). The practical laboratory examination persisted during Covid-19 (P = 0.419); however, the setting and materials shifted to computer-based (P < 0.0001) and image-based (P < 0.0001), respectively. In-person lecture decreased during Covid-19 (before: 88%, during: 24%, P = 0.003). When anatomy digital resources were categorized, dissection media, interactive software, and open-access content increased (P ≤ 0.008), with specific increases in BlueLink, Acland's Videos, and Complete Anatomy (P < 0.05). This study provided evidence of how gross anatomy educators continued to adapt their courses past the early stages of the pandemic.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations91
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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