Multidisciplinary approach to diagnostic radiology education: a novel educational intervention for Turkish medical students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Teleconferencing can facilitate a multidisciplinary approach to teaching radiology to medical students.This study aimed to determine whether an online learning approach enables students to appreciate the interrelated roles of radiology and other specialties during the management of different medical cases.Turkish medical students attended five 60-90-minute online lectures delivered by radiologists and other specialists from the United States and Canada through Zoom meetings between November 2020 and January 2021.Student ambassadors from their respective Turkish medical schools recruited their classmates with guidance from the course director.Students took a pretest and posttest to assess the knowledge imparted from each session and a final course survey to assess their confidence in radiology and the value of the course.A paired t-test was used to assess pretest and posttest score differences.A 4-point Likert-type scale was used to assess confidence rating differences before and after attending the course sessions.A total of 1,458 Turkish medical students registered for the course.An average of 437 completed both pre-and posttests when accounting for all five sessions.Posttest scores were significantly higher than pretest scores for each session (P < 0.001).A total of 546 medical students completed the final course survey evaluation.Students' rating of their confidence in their radiology knowledge increased after taking the course (P < 0.001).Students who took our course gained an appreciation for the interrelated roles of different specialties in approaching medical diagnoses and interpreting radiological findings.These students also reported an increased confidence in radiology topics and rated the course highly relevant and insightful.Overall, our findings indicated that multidisciplinary online education can be feasibly implemented for medical students by video teleconferencing.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle