Developing a Video-Based Learning Module to Teach Decision-Making for Cubital Tunnel Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although intraoperative educational videos have become increasingly popular, comparatively few videos teach clinical reasoning for surgical procedures. The objectives of this study were to develop an engaging online video-based module to teach decision-making for cubital tunnel surgery, including supercharge nerve transfer, using a multimedia learning framework; and evaluate its effectiveness and use for continuing professional development. METHODS: The educational module consisted of a prelecture knowledge assessment, choice of two self-guided video lectures (7 minutes and 28 minutes), and a postlecture knowledge assessment. An additional assessment examined knowledge retention 3 months after module completion. Surgeon surveys were administered after each knowledge assessment. RESULTS: A total of 279 surgeons participated in the educational module (75 percent practicing surgeons, 25 percent trainees), 112 surgeons completed the postlecture assessment, and 71 surgeons completed the knowledge retention assessment. Median score on the prelecture assessment was five out of 10 (interquartile range, four to seven). Scores improved by three points (10-point scale; p < 0.0001) in the postlecture assessment. Median score on the knowledge retention assessment was eight out of 10 (interquartile range, six to nine), with participants maintaining a two-point increase from their prelecture score ( p = 0.0002). Among surgeons completing this assessment, 68 percent reported that the module had changed their management of cubital tunnel syndrome. CONCLUSIONS: This study introduces a framework for the development of online multimedia modules for surgical education. It also underscores a demand among surgeons for easily accessible, reusable educational resources. Similar video-based modules may be developed to address this demand to facilitate continuing professional development in surgery.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».