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Enregistrement W4406186450 · doi:10.1016/j.ejphar.2025.177257

Evaluating student understanding of pharmacodynamics core concepts

2025· article· en· W4406186450 sur OpenAlexaff
Róisín Kelly‐Laubscher, Jennifer Koenig, Margaret Cunningham, Mohamad Aljofan, Anna‐Marie Babey, Martin Hawes, Tina Hinton, Kelly Dowhower Karpa, Nilushi Karunaratne, Willmann Liang, Fatima Mraiche, Carolina Restini, Marina Santiago, Kieran Volbrecht, Clare Guilding, Paul J. White

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacodynamicsCore (optical fiber)PsychologyPharmacologyComputational biologyMedicineComputer scienceBiologyPharmacokinetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacodynamics is an essential subdiscipline of pharmacology that underpins safe and effective prescribing and therapeutic decision-making, as well as drug discovery and development. The exponential increase in the number of therapeutic drugs has prompted members of the pharmacology educator community to question existing pharmacology curricula focused on individual drugs and move toward a curriculum focused on conceptual understanding. A first step towards conceptual understanding is to establish what students currently know about pharmacodynamic core concepts. A total of 218 students from 10 universities were invited to complete a questionnaire that assessed their understanding of drug efficacy , drug-target interaction , drug tolerance , and structure-activity relationship . Pairs of pharmacology experts independently assessed each student’s response and flagged any misconceptions that arose. The experts then compared their evaluations, achieved a consensus decision, and grouped the misconceptions into themes. Less than 25% of students provided core concept meanings that fully aligned with those of the expert group. By contrast, more than 75% of students could apply the core concept to a novel scenario at least in part. Overall, 480 misconceptions were identified and grouped into 55 misconception themes. The concept of drug efficacy was the core concept with which students struggled most. It is unclear why students were better able to apply their knowledge than to define the core concepts, although this might reflect a focus on active learning in pharmacology courses globally. The deficits in defining and understanding pharmacodynamic core concepts, and the misconceptions revealed in student responses, can be used by educators to guide their efforts. • This study included 218 students across 6 countries and 10 universities. • Student conception and application of 4 pharmacodynamic core concepts were analysed. • Student conceptions of the core concepts varied widely from expert definitions, whilst performance on application tasks was slightly better. • Fifty-five misconception themes were coded from 480 instances. • Misconceptions relating to drug efficacy arose in questions relating to 3 concepts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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