Digital Dissection with CT Scans Enhances Anatomy Education: First‐year Medical Students’ Perception of Radiology Teaching During the Covid‐19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».