3D Digital and Printed Hearts from Different Canine Breeds as an Educational Tool for Radiographic Interpretation
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) printing is a new method of creating anatomical models, which can enhance the training of students and health professionals. The large breed-variation in dogs means that interpretation of thoracic radiographs can be challenging for the inexperienced radiologist. The aim of this study was to develop digital and printed 3D cardiac models from six canine breeds and evaluate their use as a tool for studying breed variations in radiology. The printed and digital 3D cardiac models were used by postgraduate veterinary students in diagnostic imaging along with a theoretical class on the subject and students completed a pre- and post-test, assessing cardiac size on thoracic radiographs in order to verify the usefulness of the models. The students then completed a satisfaction questionnaire using a Likert scale. There was a significant difference between the pre-test and the post-test results, with greater accuracy after using the 3D models. More errors were made in pre-test interpretation of radiographs from English Cocker Spaniel, English Bulldog, and Yorkshire Terrier and there were a significantly higher number of correct answers after using the 3D models. The vast majority of responses to all questions in the satisfaction questionnaire were positive, with partial or total agreement of the participants. This study demonstrates that digitally printed cardiac models from different breeds of dogs are effective learning tools. They helped students to better understand the relevant spatial relationship and cardiac morphology and to compare this anatomy with the radiographic image. Models are provided in 3D PDF and STL files for download.
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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 | 0,000 | 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 ».