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Enregistrement W4395113980 · doi:10.2196/46507

The Use of Animations Depicting Cardiac Electrical Activity to Improve Confidence in Understanding of Cardiac Pathology and Electrocardiography Traces Among Final-Year Medical Students: Nonrandomized Controlled Trial

2024· article· en· W4395113980 sur OpenAlexvenueno aff
Alexandra Cardoso Pinto, Daniella Soussi, Subaan Qasim, Aleksandra Dunin-Borkowska, Thiara Rupasinghe, Nicholas Ubhi, Lasith Ranasinghe

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Computer scienceMedicineThematic analysisMedical physicsQualitative researchNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Electrocardiography (ECG) interpretation is a fundamental skill for medical students and practicing medical professionals. Recognizing ECG pathologies promptly allows for quick intervention, especially in acute settings where urgent care is needed. However, many medical students find ECG interpretation and understanding of the underlying pathology challenging, with teaching methods varying greatly. Objective: This study involved the development of novel animations demonstrating the passage of electrical activity for well-described cardiac pathologies and showcased them alongside the corresponding live ECG traces during a web-based tutorial for final-year medical students. We aimed to assess whether the animations improved medical students' confidence in visualizing cardiac electrical activity and ECG interpretation, compared to standard ECG teaching methods. Methods: Final-year medical students at Imperial College London attended a web-based tutorial demonstrating the 7 animations depicting cardiac electrical activity and the corresponding ECG trace. Another tutorial without the animations was held to act as a control. Students completed a questionnaire assessing their confidence in interpreting ECGs and visualizing cardiovascular electrical transmission before and after the tutorial. Intervention-arm participants were also invited to a web-based focus group to explore their experiences of past ECG teaching and the tutorial, particularly on aspects they found helpful and what could be further improved in the tutorial and animations. Wilcoxon signed-rank tests and Mann-Whitney U tests were used to assess the statistical significance of any changes in confidence. Focus group transcripts were analyzed using inductive thematic analysis. Results: Overall, 19 students attended the intervention arm, with 15 (79%) completing both the pre- and posttutorial questionnaires and 15 (79%) participating in focus groups, whereas 14 students attended the control arm, with 13 (93%) completing both questionnaires. Median confidence in interpreting ECGs in the intervention arm increased after the tutorial (2, IQR 1.5-3.0 vs 3, IQR 3-4.5; P<.001). Improvement was seen in both confidence in reviewing or diagnosing cardiac rhythms and the visualization of cardiac electrical activity. However, there was no significant difference between the intervention and control arms, for all pathologies (all P>.05). The main themes from the thematic analysis were that ECGs are a complex topic and past ECG teaching has focused on memorizing traces; the visualizations enabled deeper understanding of cardiac pathology; and ECG learning requires repetition, and clinical links remain essential. Conclusions: This study highlights the value of providing concise explanations of the meaning and pathophysiology behind ECG traces, both visually and verbally. ECG teaching that incorporates relevant pathophysiology, alongside vignettes with discussions regarding investigations and management options, is likely more helpful to students than practices based solely on pattern recognition. Although the animations supported student learning, the key element was the tutor's explanations. These animations may be more helpful as a supplement to teaching, for instance, as open-access videos.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,359 · 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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