Preliminary Multi‐Site Usage For The Online ‘Medical Imaging Solution For Teaching And Research’ (MISTR)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Clinical imaging is one of the most common ways medical professionals experience anatomy during their careers it is, however, only fractionally covered in the early years of medical school. This is related, in no small part, to the wholesale reduction in anatomical teaching time experienced by most programs. Additionally, there are concerns with lack of educator experience, and lack of representative images. Ideally, students need to study clinical imaging in a self‐directed manner on their own time. Anatomical teaching at UMass medical school is in the unique position of being under the purview of the Department of Radiology, allowing unprecedented access to trained educators and clinical imaging. METHODS Utilizing the previously described (Carter et al ., 2015) ‘Medical Imaging Solution for Teaching and Research’ (MISTR), an online image education resource, created at the University of Saskatchewan, a multi‐site collaborative program was designed. This education tool included access to the MISTR‐Repository, a library of clinical image cases of both normal and variant anatomy, online case‐based education modules, and vitally, O.D.I.N. a unique online dicom image navigator that preserves image resolution and facilitates easy image access. DISCUSSION The key to MISTR's success is the modular nature of the program. Multiple instructors can utilize individual clinical images in multiple ways. New cases can be built utilizing the same images without disturbing other cases. Purpose built plugins for ‘Blackboard’ the learning management system used by both sites, allows a portal for all instructors to access all cases and to quickly allow instructors to associate images or cases with their coursework. The success of the program will continue to be tested with the release of the beta version in early 2016. SIGNIFICANCE Integrating clinical imaging earlier into the medical curriculum and closely associating it with gross anatomy allows students to better assimilate their understanding of anatomical structures as viewed in dissection and text books with that seen though different imaging modalities, long term we suggest this will enable easier comprehension of advanced clinical imaging and patient outcomes. Additionally, the creation of an online viewer allows students to work in a simulated clinical imaging environment at their own pace, in their own time.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».