A utilização de simuladores para o ensino da punção de agulha fina em medicina veterinária
Notice bibliographique
Résumé
A punção de agulha fina (PAF) é amplamente utilizada por veterinários, sendo ensinada maioritariamente por observação. Atualmente, considera-se que a utilização de simuladores melhora a aprendizagem de procedimentos práticos. No entanto, simuladores de PAF ainda não foram avaliados em Medicina Veterinária. Cinquenta e um estudantes de Veterinária sem experiência prévia em Citologia foram distribuídos aleatoriamente em dois grupos que usaram um simulador (caixa com nódulos artificiais) e uma peça de fruta (banana). Foi utilizado um desenho de aula invertida com estações: primeiramente, os estudantes observaram um vídeo tutorial sobre a PAF, utilizando em seguida o simulador ou a peça de fruta durante um máximo de 15 minutos. Depois, os estudantes efetuaram o procedimento num modelo animal realista, realizando-se uma avaliação clínica objetiva estruturada (ACOE). A aprendizagem através dos modelos foi comparada por meio de questionários, taxa de aprovação em ACOE e qualidade dos esfregaços obtidos. Após observar o vídeo tutorial, nenhum estudante manifestou ser capaz de fazer a PAF num animal vivo. Por oposição, a maioria revelou ser capaz após a simulação. Os estudantes praticaram mais tempo na caixa (14,8 ± 0,8 min) do que na peça de fruta (8,5 ± 2,2 min). Na avaliação, os primeiros tinham maior precisão na PAF. Ainda assim, não existiram diferenças na taxa de aprovação em ACOE. Portanto, os dois modelos são eficazes para a aprendizagem da PAF, mas a caixa tem vantagens quanto à repetição autónoma da prática. Essa repetição parece ter efeitos positivos na precisão da PAF, o que tem relevância do ponto de vista clínico.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».