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Enregistrement W4380371891 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1178753

Functional near-infrared spectroscopy of medical students answering various item types

2023· article· en· W4380371891 sur OpenAlexaff
Syeda Fabeha Husain, Nixi Wang, Roger S. McIntyre, Bach Xuan Tran, Thao Phuong Nguyen, Linh Gia Vu, Giang Thu Vu, Roger Ho, Cyrus S. H. Ho

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesQuỹ Đổi mới sáng tạo VingroupTập đoàn Vingroup - Công ty CP
Mots-clésFunctional near-infrared spectroscopyPsychologyHemoglobinRepeated measures designPrefrontal cortexClinical psychologyCognitionAudiologyNeuroscienceInternal medicineMedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Traditionally, the effect of assessment item types including true/false questions (TFQs), multiple-choice questions (MCQs), short answer questions (SAQs), and case scenario questions (CSQs) is examined through psychometric qualities or student interviews. However, brain activity while answering such questions or items remains unknown. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) can be used to safely measure cerebral cortex hemodynamic response during various tasks. Hence, this fNIRS study aimed to determine differences in frontotemporal cortex activity as medical students answered TFQs, MCQs, SAQs, and CSQs. Methods In total, 24 medical students (13 males and 11 females) were recruited in this study during their mid-psychiatry posting. Oxy-hemoglobin and deoxy-hemoglobin levels in the frontal and temporal regions were measured with a 52-channel fNIRS system. Participants answered 9–18 trials under each of the four types of tasks that were based on their psychiatry curriculum during fNIRS measurements. The area under the oxy-hemoglobin curve (AUC) for each participant and each item type was derived. Repeated measures ANOVA with post-hoc Bonferroni-corrected pairwise comparisons were used to determine differences in oxy-hemoglobin AUC between TFQs, MCQs, SAQs, and CSQs. Results Oxy-hemoglobin AUC was highest during the CSQs, followed by SAQs, MCQs, and TFQs in both the frontal and temporal regions. Statistically significant differences between different types of items were observed in oxy-hemoglobin AUC of the frontal region ( p ≤ 0.001). Oxy-hemoglobin AUC in the frontal region was significantly higher during the CSQs than TFQ ( p = 0.005) and during the SAQ than TFQ ( p = 0.025). Although the percentage of correct responses was significantly lower in MCQ than in the other item types, there was no correlation between the percentage of correct response and oxy-hemoglobin AUC in both regions for all four item types ( p > 0.05). Conclusion CSQs and SAQs elicited greater hemodynamic response than MCQs and TFQs in the prefrontal cortex of medical students. This suggests that more cognitive skills may be required to answer CSQs and SAQs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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