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Enregistrement W4225377290 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r5754

The Development and Evaluation of Online Neuroanatomy Resources for OT Students

2022· article· en· W4225377290 sur OpenAlexaff
Michael Crisostimo, Michele Barbeau

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortPerceptionNeuroanatomyOccupational therapyPsychologyMedical educationMedicineMathematics educationNeurosciencePathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Of necessity for a practicing Occupational Therapist is the ability to demonstrate competent neuroanatomical knowledge through application into clinical practice. Yet, throughout the academic careers of Occupational Therapy (OT) students, neuroanatomy (NA) will consistently be perceived as one of the most difficult anatomical topics encountered. Rising in anatomical education is the use of computer assisted learning (CAL) due to its alignment with educational goals and student desires. This study aims to determine how neuroanatomy e‐modules (NEMs) can improve the perceptions and academic performance in NA of first year Master of Occupational Therapy (MScOT) students at Western University. In this descriptive study, 1st year MScOT students who studied NA without the use of NEMs (N = 61, nonNEM cohort) completed a Likert style survey examining perceptions of major NA topics. In addition, multiple choice exams (N = 109 questions) were analyzed to measure student performance on questions regarding NA topics, lower or higher order complexity, and clinical neurology. Four NEMs were then created and implemented into the next student cohort (N = 75, NEM cohort). Upon completion of the course, students were once again surveyed for perceived NA difficulty and final exam performance analyzed (N = 34). The overall self‐perceived NA knowledge of the students exposed NEMs were similar in comparison to non‐NEM cohort (p = .811), however, the cohort exposed to the NEMs demonstrated decreased perceived difficulty on all six NA topics surveyed, with a significant difference being found on cranial nerve difficulty (p = .007). Consistent with non‐NEM cohort, students in the NEM cohort still perceived the basal ganglia & cerebellum, and spinal cord as the most difficult NA topics. When measuring academic performance, students in the NEM cohort demonstrated significant improvements in overall NA (p = .001), higher‐order NA (p = .001), and clinical neurology knowledge (p = .009), however no improvement in lower‐order NA knowledge was found (p =.122) Further, of the NA topics examined, students in the NEM cohort demonstrated significant improvement on cranial nerve‐based questions (p = .01) in comparison to the non‐NEM cohort. With the implementation of NEMs, the data from the present study demonstrates the efficacy of CAL emodules in improving NA performance and perceptions within OT curriculums. Of most significance is the improvement on higher order NA performance with the use of NEMs, as questions of this nature require greater critical thinking and application of knowledge, closely resembling what students will encounter in their clinical practice. Although further research on the interaction between performance and perceptions is still required, this study shows initial evidence of a relationship as students significantly improved their perceptions and performance, especially when it came to cranial nerve‐based questions. With the shift and modernization of educational standards, OT instructors should consider the implementation of CAL emodules into their curriculums as it can have significant benefits in the outcomes of OT students learning NA and their role in the treatment and rehabilitation of those with neurological conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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