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Enregistrement W4321502254 · doi:10.3138/jvme-2022-0127

Evaluation of an Equine Nasogastric Intubation Model for Training Veterinary Students

2023· article· en· W4321502254 sur OpenAlexvenueno aff
Alison M. Prutton, Holly A. H. Lenaghan, Sarah Baillie

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntubationMedical educationClinical PracticeVeterinary medicineNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulation in veterinary education is an important means of providing a safe, welfare-friendly way for students to hone their skills prior to performing procedures on live animals. Students may not get many chances to practice passing a nasogastric tube and checking for reflux in live horses during clinical rotations and extramural studies. A low-cost equine nasogastric intubation model was created at the University of Surrey, allowing students to practice passing a tube and checking for reflux. Thirty-two equine veterinarians evaluated the model for realism and its potential usefulness in teaching. Veterinarians found the model to be realistic, supported its use as a teaching aid, and provided helpful feedback for possible improvements. In addition, 83 year-4 veterinary students rated their level of confidence before and after using the model for nine specific aspects of nasogastric intubation. Students showed significantly increased confidence levels in all nine aspects after using the model, and reported that they appreciated being able to practice the skill in a safe environment prior to performing it on a live horse. The results of this study suggest that both clinicians and students considered that this model has educational value, which supports its use for training veterinary students prior to clinical placements. The model provides an affordable, robust educational aid that can be used in clinical skills teaching, increases student confidence, and allows students to practice the skill repeatedly.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,798
Tête enseignante GPT0,667
Écart entre enseignants0,131 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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