DEVELOPMENT OF A MULTIDISCIPLINARY CLINICAL CADAVER PROGRAM
Notice bibliographique
Résumé
The traditional fixation techniques used in many university bequeathal programs has enabled students to learn the intricacies of the human form for decades. This process has served as a hands‐on means of learning human anatomy primarily used by undergraduate learners. Postgraduate and practicing clinicians however rarely accessed this resource until the development of the Clinical Cadaver Program at Dalhousie University. Their training and skill acquisition primarily occurs at the bedside of live patients and while important, may pose a patient safety risk. To address this issue, a proportion of the donated human cadaveric specimens within the established Human Donation Program are now being prepared using a modified light‐embalming technique developed by Dalhousie University. The Department of Medical Neuroscience is now able to prepare specimens that maintain their natural tissue integrity without the normal hardening and rigidity of tissues that occur with traditional cadaveric fixation techniques. The result is a safe, very realistic high fidelity form of simulation that allows clinical practice and research in performing medical procedures using the human body. The program continues to grow as demand for access to specimens increases. It is now a recognized and critical component of an integrated provincial simulation program. Competency based learning is now a mandated educational movement in postgraduate medicine. This move requires learning opportunity exposure that in many instances are simply not available with enough frequency to ensure skill competence. The clinical cadaver program provides for safe practice in a controlled environment that will allow clinicians to attain and maintain procedural competence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».