Development and Implementation of a Basic Veterinary Ultrasound Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic ultrasound is an important imaging modality in veterinary medicine. Surveys of veterinarians suggest that ultrasound is a desired clinical competence and that new graduates are expected to practice basic ultrasound skills. This report describes the development and implementation of a basic ultrasound training program in the core curriculum at Iowa State University College of Veterinary Medicine (ISU-CVM). A multidisciplinary team of ISU-CVM faculty created and delivered a basic ultrasound training program consisting of two lectures and two hands-on laboratories incorporated into a second-year core course, utilizing ballistic gel and silicone phantoms as well as live-dog scanning. The focus of training was on basic image acquisition, image optimization, and regional sonographic anatomy of the canine abdomen. Students were surveyed at 6-month intervals during program implementation. Survey data from graduating students, alumni, and employers were also analyzed. The program was successfully implemented and was well-received by all key stakeholders. Alumni and employer surveys reinforced the importance of basic ultrasound skills as a competency for new graduates. Student survey data revealed that satisfaction with ultrasound training increased after implementation of the program, as did students' perception of their skill level in individual ultrasound competencies. Student surveys also identified ways to enrich the program by providing additional opportunities for ultrasound practice in subsequent laboratory courses and clinical rotations. This report summarizes lessons learned during development of basic ultrasound training in the core curriculum at ISU-CVM and can serve as a reference for other institutions considering similar programs.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».