Evaluation of a Self-Driven Large Animal Point of Care Ultrasound Learning Program for Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Point of care ultrasound (POCUS) has the potential to improve health care outcomes and is increasingly used in veterinary primary care and specialty practice. The aim of this study was to evaluate a self-driven POCUS learning program during clinical rotations in a large animal teaching hospital. A randomized controlled trial of 94 students evaluated the hypotheses that access to a self-driven POCUS program would improve scores on a written test and the quality of subjective, objective, assessment and plan (SOAP) documents. Use of the POCUS devices and perceptions of veterinary students toward POCUS were analyzed. The self-driven POCUS learning program was feasible, and the perception of most students (94%) was that the program was useful for their education. Access to equipment, ability to scan individually, the hands-on learning aspect, and clinicians' help were the most valued aspects of the program. Earlier access to POCUS in the curriculum, hands-on tutorials/labs, and a more structured learning program were identified by students as aspects to improve. Access to the self-driven POCUS program resulted in significantly higher scores on the written test in a subpopulation of students with lower scores. No significant differences in results on the multiple-choice tests in the subpopulation with higher scores or in SOAP scores of the complete group or subpopulations were found. A self-driven POCUS learning program was perceived as beneficial by students, increased POCUS knowledge in students with lower test scores, and was possible to implement in a busy large animal teaching hospital.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».