Development and Integration of Models for Teaching Ram Breeding Soundness Examinations in Veterinary Education
Notice bibliographique
Résumé
Proficiency with ram breeding soundness examinations requires competency with palpation, a skill that can be difficult to teach and assess. There are limited small ruminant clinical skills models available, despite the advantages they offer in veterinary education. We developed reusable models for teaching ram breeding soundness examinations, focusing on scrotal assessment and palpation. Then we integrated these models into a practical session where multiple clinical aspects were included. We created anatomically normal ("sound") testes using 3D modeling software before editing these to display common abnormalities ("unsound" testes). Then, we 3D printed two-part molds and cast the silicone testes. Testes were inserted into siliconized, lubricated stockings facilitating free movement during palpation. Scrotal sacs were sewn from polar fleece and suspended to mimic natural orientation in a live, standing ram. As well as for scheduled classes, we used the models as a station in our course's Objective Structured Clinical Examination (OSCE) assessment. Our models offer advantages in the veterinary education context. Their relatively low cost and durability facilitates their classification as "open access" within our skills lab for student deliberate practice outside scheduled classes. They provide a uniform student learning experience that does not rely on live animals or clinical case load and aligns with best-practice recommendations from accrediting bodies. Student engagement and OSCE outcomes were good, but going forward it would be ideal to collaborate with a program that uses live rams for teaching and assessing this skill to directly examine the impact of our models on confidence and 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».