MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389024749 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.787.9

Integrating Clinical Medicine with the Basic Sciences; Pulmonology Learning Modules for Medical Students

2016· article· en· W4389024749 sur OpenAlexaff
Majid Doroudi, Babak Hoomayon, Richard Cohen

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemorizationRote learningPresentation (obstetrics)Test (biology)Relevance (law)Medical educationMathematics educationComputer sciencePsychologyMedicineTeaching methodRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many medical students find memorizing the detailed of their basic science courses difficult and daunting, especially if they do not know what the application of that subject is during their medical practice. The overall objective of this study was to encourage students to adopt a more anatomical approach to clinical skills and also to show explicitly the relevance of pulmonary anatomy and embryology, thus moving away from rote memorization of physical exam skills and anatomical knowledge. In order to accomplish the goal of interactive case‐based modules we used the Articulate Engage software suite to create two modules that progress slide by slide in order to encourage a logical flow from patient presentation through to treatment. Using Articulate we were also able to add interactive labeled diagrams to review pulmonary anatomy, pictures to study clinical skills, and integrated quizzes to test student knowledge. The pulmonary modules were evaluated objectively from the survey questionnaire results and subjectively from the comments from the results. Before the modules 20% of students felt they knew the pulmonary materials well or very well. After the modules 58% of students felt they knew the pulmonary materials well or very well. Over 90% of students surveyed strongly or very strongly wanted to see more modules like these modules in their program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,386 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetEducational Assessment and PedagogyTravaux en français237 207