Online Instructional Module Improves Student Ability to Evaluate for Radiographic Small Intestinal Obstruction in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Radiographic diagnosis of mechanical small intestinal obstruction in dogs is a common and important skill for the small animal practitioner; however, developing skills in this area is challenging. Feedback and practice are both essential to increasing accuracy in interpretation, which can be maximized with focused, self-paced training. We aimed to characterize the efficacy of a self-paced, online module in improving student skill and confidence in interpretation of radiographic small intestinal obstruction in dogs. An instructional module was developed using a series of abdominal radiographs of dogs with and without small intestinal mechanical obstruction; the module allows students to form a diagnosis and then provides feedback on each case. Before and after using the module, 32 veterinary students completed a survey and 20-case abdominal radiograph quiz. This quiz presented 20 abdominal radiograph cases and asked if each radiographic series demonstrated small intestinal mechanical obstruction and the student's confidence level in the diagnosis. Prior to completing the module, average quiz accuracy was 64%; this accuracy increased to 83% after completing the module. Student confidence in their diagnosis also increased post-module completion. On surveys, students had a low initial confidence in their ability to accurately interpret normal versus small intestinal obstruction via abdominal radiographs; confidence improved on the post-module survey. Students made positive comments regarding the module and reviewed it positively as a learning experience. This instructional module appears to be a successful way to teach and reinforce radiographic interpretation skills for small intestinal obstruction in dogs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».