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Enregistrement W4411501401 · doi:10.1002/ase.70072

A scoping review of teaching approaches and learning objectives for anatomical variation in gross anatomy courses across degree programs

2025· review· en· W4411501401 sur OpenAlexaff
Kayla Vieno‐Corbett, Nicole Campbell, Angela Pecyna, Kem A. Rogers

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)Gross anatomyMedical educationPsychologyDiversity (politics)MedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gross anatomy is often taught and assessed based on a "standard" view of the human body, limiting students' exposure to normal variation, creating a potential curricular gap in the training of future anatomists and health care professionals. This scoping review explores learning objectives and teaching approaches associated with anatomical variation in undergraduate, graduate, and professional courses. Six primary databases and gray literature sources were searched. Records that described either implicit or explicit approaches for teaching anatomical variation in gross anatomy courses at the undergraduate, graduate, or professional level were included. Source selection, data extraction, and analysis followed the JBI Manual for Evidence Synthesis. Human donor dissection was the most common approach for implicitly teaching anatomical variation (35.7%, 56/157). Only a few records (25.5%, 40/157) reported examples of explicit teaching approaches, such as student recordings of variation, exposure to multiple donors, and independent research. Reported learning objectives primarily involved awareness, appreciation, and knowledge of anatomical variation. Other learning objectives included the recognition of human diversity, professionalism, collaboration, knowledge through anatomical variation, and navigating anatomical variation. Objectives were mapped to Bloom's Taxonomy, showing that explicit approaches were associated with higher-order learning. This review highlights a gap in the literature regarding the explicit teaching of anatomical variation despite the benefits of explicit approaches for enabling higher-order levels of learning across multiple domains. Recognizing anatomical variation is essential for health care professionals, and this review suggests a need for intentional instructional strategies to better support students in navigating anatomical diversity in educational and clinical contexts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,343 · 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'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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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