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Enregistrement W4404723020 · doi:10.1186/s12909-024-06345-7

Peer teachers as ultrasound instructors? – a systematic literature review of peer teaching concepts in undergraduate ultrasound education

2024· review· en· W4404723020 sur OpenAlexaboutno aff
Lone Winter, Ricarda Neubauer, Johannes Weimer, Christoph F. Dietrich, Agnes Wittek, Lina Judit Schiestl, Milka Marinova, Valentin Sebastian Schäfer, Brigitte Strizek, Florian Recker

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationTUTORCurriculumInternshipPeer reviewMedicinePsychologyMathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As ultrasound is one of the most utilized imaging procedures in clinical practice in Germany, its integration into undergraduate medical education is imperative. Thereby, the limited availability of qualified instructors is a major challenge. Peer tutors, who are trained to instruct their peers collaboratively, could resolve staff constraints. This systematic review explores the literature on peer teaching in undergraduate ultrasound education, aiming to provide an overview of methodologies, outcomes, and peer teacher training concepts. METHODS: Following the PRISMA guidelines, a systematic literature review was conducted on the subject of peer teaching in undergraduate ultrasound education. Using PubMed and Google Scholar as databases, studies in English or German involving training concepts for peer teachers in undergraduate ultrasound education, published up to November 21, 2023, were included. Data extraction of original studies followed the PICOS schema with special respect to didactic concepts of peer tutor training programs and the effectiveness of peer teachers compared to faculty instructors. A modified version of the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of included studies. RESULTS: Finally, the search resulted in 20 relevant original studies, including 16 studies exploring peer teacher training concepts. Predominantly, peer teachers studied in their 4th year of medical school and on average one year further compared to their students. Peer teacher training was integrated into curricula by course-based concepts (93.8%) and internships (50.0%). Didactic modalities varied, encompassing laboratory rotations including the scanning of patients, the scanning of fellow students, lectures, and didactic training. The median training duration was about ten days. Of six comparative studies, five found peer-assisted learning to be comparably effective and one even better than faculty-led courses. CONCLUSION: Despite the growing amount of literature underlining the effectiveness and wide application of peer teaching in ultrasound education, training concepts stay heterogenous without a standardized system for training and qualifying peer teachers. Developing comprehensive guidelines for peer tutor education could increase acceptance and recognition of peer-assisted learning and ensure minimum training standards.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0160,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,413 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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