Proficiency and Retention of Five Clinical Veterinary Skills Using Multipurpose Reusable Canine Manikins versus Live Animals: Model Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Simulation in veterinary education provides a safe and ethical alternative to using live animals, but most simulators are single purpose and unvalidated. In this study, canine training manikins were created using readily available materials to teach fine needle aspiration (FNA) of peripheral lymph nodes, jugular venipuncture, cephalic venipuncture, intravenous catheterization, and cystocentesis. Undergraduate subjects were prospectively enrolled and stratified by veterinary experience prior to randomization into two groups. Students were taught a new skill each week through a written description of the technique, video training, and hands-on practice (live animal vs. manikin). The following week, participants were scored on the performance of the previous week’s skill on a live animal using a standardized rubric by reviewers blinded to the training group. Six weeks later, the assessment was repeated for all skills. Scores were compared between groups and time points using repeated-measures ANOVA after logarithmic transformation. p < .05 was significant. There were no significant differences in scores for any of the skills between the groups immediately following or 6 weeks after training. Initial proficiency and short-term retention of clinical skills do not differ for students trained using a manikin versus a live dog.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».