Pilot Study on Integrating 3D-Printed Models Into Undergraduate Medical Education for Congenital Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background This study aimed to assess the feasibility and effectiveness of implementing 3D-printed heart models in the education of medical students in a Canadian Medical School. Methods Three types of 3D-printed models – normal, unrepaired Tetralogy of Fallot (TOF) and surgically repaired adult TOF – were provided for medical students in their 2nd year of training after a 30-minute lecture. The repaired TOF model depicted a transannular patch, ventricular septal defect closure, and right ventricular outflow tract resection. Knowledge acquisition was measured by comparing pre-and post-session tests consisting of 5 questions. Learner satisfaction ratings were measured with questionnaires completed after the session. A statistical analysis was performed using the t-test. Results Twenty-two medical students participated in the study with 20 students submitting complete data for analysis. The students' score on 5 questions improved after the 3D-printed model session. The average number of correct answers in the test was 2.1 ± 1.0 pre-session and 4.3 ± 0.9 post-session (P < 0.001) out of the possible total of 5. Participants reported a high level of satisfaction (86.4%), understanding (86.4%), and usefulness (90.9%) with the incorporation of 3D-printed models in the educational session. Conclusions An educational session which integrated 3D-printed anatomic models to teach congenital heart disease anatomy significantly enhanced knowledge outcomes. Learner assessment of the impact of the use of the 3D models was highly favourable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».