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Enregistrement W4393164584 · doi:10.3138/jvme-2023-0010-es

Aprendiendo la palpación transrectal en caballos: comparación de dos metodologías de enseñanza

2024· article· es· W4393164584 sur OpenAlexvenueno aff
Francisco José Vázquez, Laura Barrachina, Sara Fuente, Cristina Manero, Antonio Romero, Arantza Vitoria

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2024
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumen La palpación transrectal (TP) es una habilidad básica en la clínica equina. Los métodos tradicionales de aprendizaje de la TP incluyen la TP asistida por un instructor en animales vivos. Este enfoque con animales vivos presenta preocupaciones sobre el bienestar animal, especialmente cuando se debe utilizar con un gran número de estudiantes. El objetivo principal de este estudio es comparar dos métodos de aprendizaje de la TP: la metodología tradicional con caballos vivos (LH) y la metodología alternativa utilizando un cadáver con los flancos disecados (CDV). Veinte estudiantes sin experiencia previa en TP equina fueron asignados aleatoriamente a dos grupos: LH (n=10) y CDV (n=10). Ambos grupos recibieron una formación teórica inicial antes de la sesión de LH o CDV. Los resultados del aprendizaje se evaluaron en una nueva sesión de TP con caballos vivos. Se preguntó a todos los estudiantes sobre su percepción de éxito en la palpación de siete estructuras intraabdominales y también se realizó una confirmación ecográfica objetiva (UC). La percepción de éxito en la palpación y la UC fue similar en ambos grupos de estudiantes LH y CDV, sin diferencias significativas. Se realizaron encuestas anónimas respondidas por estos 20 voluntarios y por 126 estudiantes matriculados en la asignatura obligatoria que recibieron esta formación. Los resultados de la encuesta muestran una opinión muy positiva sobre la metodología CDV. Pese a que hay pocos estudiantes en cada grupo y a que muchos de los resultados se basan en criterios subjetivos, nuestros resultados muestran que CDV es una herramienta útil para enseñar TP, con buenos resultados de aprendizaje, permitiendo al instructor ver lo que el estudiante está tocando y evitando las desventajas de la metodología LH. This translation was provided by the authors. To view the original article visit: https://doi.org/10.3138/jvme-2023-0010

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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
Publié2024
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