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Enregistrement W4281625268 · doi:10.46542/pe.2022.221.336347

Using GastroPlus to teach complex biopharmaceutical concepts

2022· article· en· W4281625268 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePharmacy Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Methods in Pharmaceuticals
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopharmaceuticsBiopharmaceuticalPharmacyContext (archaeology)Biopharmaceutics Classification SystemMedical educationComputer sciencePharmacologyBioavailabilityMedicineChemistryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: In response to the COVID-19 pandemic, many educational adjustments had to be made to move in-person teaching to online classrooms. This report showcases the use of the software GastroPlus in an undergraduate-level pharmacy course. Programme description: This course aimed for the students to learn how to perform a mechanistically based simulation to predict the oral absorption pattern, pharmacokinetics, and biopharmaceutics properties of compounds in humans. The computer simulation offered the opportunity to teach concepts about bioavailability providing all kinds of experience with major biopharmaceutic determinants that affect systemic drug exposure. Evaluation: The advantage of this approach was seen by the enhanced performance on the biopharmaceutics questions on the final exam compared with the previous year where the laboratory was not implemented: An increase from 2019 (where no laboratory was implemented) through 2021 incorrect scores from 52, 76 to 75%, respectively. Conclusion: There is great benefit in using computer programs and simulations as a technique to enhance active learning and to educate pharmacy students in salient aspects of biopharmaceutics.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,000

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,277 · 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