Innovating for Curriculum Design Using a Text-Mining Exploration of Common Clinical Topics in Equine Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
To ensure veterinary students are prepared for clinical practice, curricula must provide opportunities for students to learn about the cases most frequently seen in practice. Currently, there is a gap in the literature with regard to the identification of common clinical topics encountered in equine primary care practice in the UK. This study aims to address this gap by utilizing text-mining techniques on electronic medical records (EMRs) to produce a ranked list of the most common clinical topics encountered in equine primary care in the UK. The study included 1,092,731 rows of data from 150,465 equine patients between 2012 and 2022, sourced from six primary care equine practices. Dictionaries were developed in the text-mining software and applied to the corpus of EMRs, enabling the identification of 30 common clinical topics. The clinical topics were ranked in order of their prevalence, and estimates of incidence rate per horse-year calculated for each. Results showed lameness, vaccination, sedation, dental, and worming as the five most frequently mentioned clinical topics in equine primary care EMRs in the UK. This work provides an evidence-based list of commonly encountered clinical topics in equine primary care practice, guiding educators to focus their teaching and curricula, and students to prioritize their learning. The results of this study provide data-driven validation of core concepts that should be prioritized within equine undergraduate curricula.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».