Development and Validation of a Bovine Coccygeal Venipuncture Model and Rubric
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diagnostic sample collection, including venipuncture, is critical to diagnosing and treating cattle. Clinical skills models permit learners to practice a skill and improve their competency before performing the skill on a live animal; however, relatively few bovine models exist. This study aimed to develop and validate a bovine coccygeal venipuncture model and rubric for teaching and assessing veterinary students using a validation framework consisting of content evidence, internal structure evidence, and relationship with other variables evidence. Veterinary students ( n = 38) and experienced veterinarians ( n = 12) performed venipuncture on the model while being video recorded. Recordings were scored blindly using a six-item rubric and a global rating score. Time to perform the task and total number of needle sticks were recorded. Veterinarians reported that the model was suitably realistic for students to learn to perform the task ( content evidence ). Rubric scores had acceptable reliability ( a = .783, internal structure evidence ). Veterinarians received higher rubric scores and used fewer needle sticks to complete the task ( p = .033 and .047, relationship with other variables evidence—level of training ). Students’ survey responses were very positive. The evidence collected in this study supported validation of the model and rubric. The use of validated models and rubrics allows educators to teach and assess skills reliably, and the model allowed students to practice the skill repetitively, reducing the use of live animals. Additional studies would be necessary to evaluate the model for use in teaching veterinary technicians, extension agents, and livestock producers to perform this task.
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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 | 0,040 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».