A digitális fonokardiográfia szerepe a kutyák szívhangjainak hallgatózásos vizsgálatának oktatásában
Notice bibliographique
Résumé
Absztrakt Sok állatorvostanhallgatónak esik nehezére a szívhangok helyes értelmezése. Kutatásunk célja a digitális fonokardiogramokat felhasználó online, tanterven kívüli oktatás hatásának felmérése volt a hallgatók szívhangok felismerésével kapcsolatos diagnosztikai képességeire. Harminchat véletlenszerűen elosztott állatorvostanhallgató hallgatott meg és értelmezett 10 hangfelvételt élettani szívhangokról (2), szívzörejekről (4) és szívritmuszavarokról (4) egy négyhetes periódus elején és Végén. Huszonkét hallgató vett részt DPCG-ket felhasználó képzésben, egy önképző oldal (n = 12) és egy online webinar (n = 10) keretein belül. A két teszten elért eredményeiket egy kontrollcsoportéval vetettük össze (n = 14), akik nem vettek részt tanterven kívüli képzésben. Bár az elő- és utótesztek pontszámai nem különböztek szignifikánsan a csoportok között, mindkét oktatásban résztvevő csoport szignifikáns csoporton belüli javulást mutatott a két teszt között (p = 0,023, p = 0,037), míg a kontrollcsoport nem (p = 0,49). Bár egyik csoport sem ért el javulást az élettani szívhangok felismerésében és szívritmuszavaroktól való elkülönítésében, mindkét csoportban javulást láttunk a szívzörejek felismerésében és azonosításában, valamint az észlelt szívritmuszavarok azonosításában. Eredményeink alapján a hallgatók hallgatózásos vizsgálattal kapcsolatos diagnosztikai képességei javíthatóak tanterven kívüli oktatással, akár élő álatok igénybevétele nélkül is. További, nagyobb elemszámmal végzett, valamint DPCG-t nem használó oktatómódszereket alkalmazó kutatás szükséges a DPCG-k szerepének pontos meghatározásához. Egy emelt elemszámmal végzett kutatás lehetővé tenné továbbá egy kombinált oktatott csoport létrehozását, mérhetővé téve a két módszer kumulatív hatását. This translation was provided by the authors. To view the original article visit: https://doi.org/10.3138/jvme-2021-0097
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,013 |
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 ».