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Enregistrement W4225426867 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r3255

Embalming Procedures and Laboratory Practices for Cadaver‐Based Learning

2022· article· en· W4225426867 sur OpenAlexaffabout
Amanda Gentile, Leslie W. MacKenzie, Joy Y. Balta, Jasmine Rockarts, Andrew Palombella, Gabriel Venne

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbalmingTissue DonationDonationMedical educationOrgan donationMedicineSurgeryTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The use of embalming chemicals, techniques, and laboratory practices for educational purposes is not well documented in Canada. While there is a preference for the use of hard‐fixation techniques, soft‐preservation techniques and unembalmed tissue for undergraduate learning, clinical training and research, the choice of tissue state in Canadian institutions remains unknown. Little has been reported on the effects of the introduction of clinical training programs on the choice of tissue state and on the effects that these choices have on human body donation programs. It is hypothesized that embalming procedures and laboratory practices will be highly variable across Canadian institutions, that a higher percentage of donors will be allocated to non‐hard‐fixation methods in institutions with a clinical training program, and that this shift in practices will require an increase in the number of donors needed from human body donation programs. This study aims to assess the use of embalming techniques and laboratory practices for education in Canada and to assess the impact of the integration of clinical training on human body donation programs. Methods An online questionnaire was distributed to 25 institutions in Canada that list an anatomy laboratory on their department website. A descriptive analysis was completed. Results A total of 23 embalming solutions were identified, and laboratory practices like sanitization, mold management, and health and safety measures were highly variable. This study confirmed that in Canadian institutions hard‐fixed donors are preferred for teaching, prosection and dissection, while soft‐preserved donors are preferred for clinical training, and unembalmed donors are preferred for research. Institutions with a clinical training program allocate a higher percentage of their donors to non‐hard‐fixed methods and require a higher number of donors from human body donation programs. Conclusion This study confirms that the embalming procedures and laboratory practices used for cadaver‐based learning in Canadian institutions are highly variable. Furthermore, the introduction of a clinical training program leads to an increased need for soft‐preserved and unembalmed donors. This shift in practices requires a higher number of donors from human body donation programs. Implication This study identifies 23 embalming solutions that can be tested for their efficacy and use in cadaver‐based learning to establish a best practice in embalming. Furthermore, this study sheds a light on the need to investigate the direct effects of clinical training sessions on human body donation programs and provides a perspective on the implementation of creative approaches to maximize the use of each donor received. This study opens a door to collaboration amongst the community of anatomists to establish the best embalming and safety practices to satisfy the need for donors in cadaver‐based learning, while minimizing the strain on human body donation programs.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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