Implementation of a Case Presentation Program for Clinical Nutrition Students
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims To implement a training method increase clinical nutritionists' knowledge and make doctors more familiar with this specialty. Methods The study was conducted in an internship course of all third semester clinical nutrition students. At first, conventional training was presented for students, and then, in the same duration, case presentation training program was implemented. The presentations were filmed and uploaded to the Internet, and the link was placed on the hospital's website. At the end of the 2 phases, the students were asked to answer the survey questionnaire. Additionally, consultation report sheets were evaluated and scored by 2 physicians. Number of consultation requests was also recorded in 2 study phases. Results The mean satisfaction score was statistically higher in the case presentation training program than in the conventional program. All the students recommended similar case report program courses for the students in the future. Although the mean consultation report score was not statistically different between the two training programs, case presentation program resulted in significantly better scores in 4 items of nutrition focused physical examinations, assessment of malnutrition, assessment of related laboratory tests, and food-drug interactions. Number of consultation requests was significantly increased during the case presentation program training compared to the conventional training from 194 to 272 (P < 0.001). Conclusion From the students' perspective, the case-based learning report was preferred to the conventional method. From the physicians' viewpoint, the answer to the counseling sheets was more complete and helpful.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».