Integrating Clinical Medicine with the Basic Sciences: Musculoskeletal System Cadaver‐Based Learning Module for Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
In undergraduate medical education, there has traditionally been a focus on the basic sciences, cornerstones of which include anatomy and clinical skills. However, there is concern among some practicing clinicians that the pre‐clinical knowledge of medical students in anatomy and clinical skills could be improved to allow for safer and more effective medical practice. Clinical skills education often draws on the anatomy that students learn in the anatomy lab, and both topics are often studied in parallel. However, the anatomy curriculum seldom underscores the relevance of anatomical features and their direct correlations with clinical skills and examination techniques. As such, we hypothesize that by developing an online module which employs cadaver‐based teaching of anatomy with enhanced context provided by clinical skills cases and examinations, students will achieve a better appreciation and understanding of the underlying anatomical pathology that is often manifested clinically, and that this will facilitate their overall learning of anatomy. Accordingly, an online module was developed for 2 nd year UBC medical students which focused on the lower limb musculoskeletal anatomy, as well as the pertinent clinical tests. Overall, 101 students provided feedback and 95% expressed that the module had successfully enabled them to better consider the correlation between anatomy and clinical skills. We conclude that cadaver‐based modules are effective for reviewing the anatomy content and the integration of clinical relevance further facilitates this process, while also bridging the gap between these two domains.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».