Providing comparison normal examples alongside pathologic thoracic radiographic cases can improve veterinary students’ ability to identify abnormal findings or diagnose disease
Notice bibliographique
Résumé
Learning by comparison is a frequently employed education strategy used across many disciplines and levels. Interpreting radiographs requires both skills of perception and pattern recognition, which makes comparison techniques particularly useful in this field. In this randomized, prospective, parallel-group study, students enrolled in second and third-year radiology veterinary courses were given a case-based thoracic radiographic interpretation assignment. A cohort of the participants was given cases with side-by-side comparison normal images while the other cohort only had access to the cases. Twelve cases in total were presented to the students, with 10 cases depicting examples of common thoracic pathologies, while 2 cases were examples of normal. Radiographs of both feline and canine species were represented. Correctness of response to multiple choice questions was tracked, as was year and group (group 1: non compare, Control; group 2: compare, Intervention). Students assigned to group 1 had a lower percentage of correct answers than students assigned to group 2 (45% Control vs. 52% Intervention; P = 0.01). This indicates that side-by-side comparison to a normal example is helpful in identifying disease. No statistical significance was noted for the correctness of responses according to the year of training (P = 0.90). The overall poor performance on the assignment, regardless of group or year, shows that students in the early years of undergraduate veterinary radiology training struggle with the interpretation of common pathologies, likely a result of a lack of exposure to a multitude of cases and normal variants.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».