Teaching Tip: Designing Three-Dimensional (3-D) Printed Struvite and Calcium Oxalate Crystals for Microscopic Examination
Notice bibliographique
Résumé
Accredited colleges of veterinary medicine are required by the American Veterinary Medical Association (AVMA) Council on Education (COE) to provide learners with hands-on diagnostic method training, including urinalysis. Although teaching hospitals and affiliated clinical partners offer opportunities to test and interpret urine, caseload is unpredictable. Textbook images and published case reports offer substitutes for experiential learning. However, these read-only modalities lack experiences for learners to evaluate slides microscopically for crystalluria. This teaching tip describes the development of three-dimensional (3-D) printed struvite and calcium oxalate models for skills training. Micro-precision 3-D printed models were designed using computer-aided design (CAD) software. Geometric representations in the Standard for the Exchange of Product Data (STEP) file format were exported for 3-D printing on 2 µm resolution platforms. Prints were manufactured from high temperature laminating (HTL) resin and affixed to glass slides. Although these 3-D prints are macroscopic rather than microscopic, their orientation on a fixed template side by side allows learners to differentiate between shapes, a skill that is key to urine sediment examination. These proof-of-concept prototypes will be integrated into the author's pre-clinical curriculum so that learners can gain experience identifying and differentiating between printed struvite, calcium oxalate monohydrate, and calcium oxalate dihydrate models as they would during routine inspection of urine. Formal feedback on the efficacy of these printed models will be solicited from learners and the instructional team. Future iterations will miniaturize the printed models to reflect their real-to-life microscopic dimensions more accurately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».