Remote Teaching of Canine Cardiac Auscultation Using Digital Phonocardiograms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Veterinary students often struggle to correctly interpret heart sounds. This study sought to evaluate if additional online training using digital phonocardiograms (DPCGs) improves students’ ability to identify normal and pathologic heart sounds in dogs. Thirty-six randomly assigned veterinary students listened to and interpreted 10 audio recordings of normal heart sounds (2), heart murmurs (4), and arrhythmias (4) at the start and the end of a 4-week period. Twenty-two students participated in training with DPCGs, including those created from these recordings during this period, via a self-study website ( n = 12) or online webinar ( n = 10). Their results were compared with those of a control group ( n = 14) that did not undergo additional training. Although pre- and post-training test scores did not differ between groups, both training groups showed within-group improvement between the two tests ( p = .024, p = .037); the control group did not ( p = .49). Although neither training group showed differences in ability to differentiate normal heart sounds from arrhythmias, both showed increased ability to detect and specify heart murmurs and provide refined diagnoses of detected arrhythmias. These results suggest additional training, even without actual patients, improves students’ ability to identify heart murmurs and provide specific diagnoses for arrhythmias. Further study with a larger sample size and an additional group without DPCG-based training would help evaluate the effectiveness of DPCGs regarding arrhythmias. Studying a larger sample size would also allow for a training group participating in both training methods, measuring cumulative effectiveness of both methods.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».