Development and Validation of a Uterine Prolapse, Epidural, and Vaginal Suture Model
Notice bibliographique
Résumé
Uterine prolapses sporadically present to bovine practitioners. Exposing veterinary students to this is challenging due to the inability to replicate a live animal prolapses in a teaching environment. The objective of this study was to develop a model that represents each step of the process of correcting a uterine prolapse and to perform a validation study of the model and rubric used to score performance using a skill comparison between experienced veterinarians and novices (students). The model was designed and built, and 27 students and 18 bovine veterinarians were recruited to participate in the evaluation of this model. Each participant performed each step of the model while being video recorded. Following model use, all participants completed a survey on their prior experiences and opinions of the model. Videos were viewed, and performances scored by one author using a rubric. Opinions on the model were mostly favorable in regard to use and realistic experience. There was no significant difference between the scores of veterinarians and veterinary students. However, there was an association with an excellent level of global rating scores for veterinarians while the veterinary student participants were associated with borderline satisfactory to good competency levels except for the epidural. There was a statistically significant association between the global rating scores and the check list competency levels. The lack of significant difference may be attributed to students previous experiences Based on feedback from the survey responses, the model will be used in clinical skills labs to provide experience in this area.
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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 ».