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Enregistrement W4225415719 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r2839

Digital Dissection with CT Scans Enhances Anatomy Education: First‐year Medical Students’ Perception of Radiology Teaching During the Covid‐19 Pandemic

2022· article· en· W4225415719 sur OpenAlexaff
Rebecca Spouge, Bruce B. Forster, Olivia Tsai, Joana Gil‐Mohapel, Kathryn E. Darras

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumDissection (medical)Medical educationMedicineMedical physicsGross anatomyRadiologyPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE The aim of this study was to evaluate students’ perceptions of the educational value of online, interactive anatomy radiology laboratories. HYPOTHESIS Digital dissection is performed with computed tomography (CT) scans on near life‐size anatomy visualization tables and has been used to teach radiology anatomy at our institution. These sessions were pivoted to online delivery in response to COVID‐19. With the ongoing movement towards technology integration in medical education, if home access to these online laboratories is made available then we hypothesize the perceived learning experience should be preserved. METHODS 290 first‐year medical students participated in 10 weekly digital radiology anatomy laboratories, which employed 3D CT scans to emphasize the clinical applications of anatomy. Students reviewed the cases at home prior to the lab on a mobile platform and labs were delivered synchronously via the Zoom platform in a facilitated large‐group format. After the course, a voluntary anonymous online survey was distributed assessing learner satisfaction, task value, emotional achievement, and cognitive load. RESULTS Survey response rate was 44%. Most participants reported the labs improved their knowledge of anatomy (82%), disease (81%) and clinical decision making (65%), including surgical knowledge (76%). The large group, synchronous learning format was found to be the most effective (68%). Positive emotional achievement was reported (mean 2.98). The extraneous cognitive load of the at‐home mobile technology and lack of time were perceived as the greatest programmatic challenges. CONCLUSION Synchronous digital dissection labs were perceived as a valuable addition to the first‐year medical curriculum, enhancing learners’ clinical decision making and preparation for medical sub‐specialties. This format of radiology anatomy education can be integrated into blended learning environments to provide students with additional learning opportunities.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,572

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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