Assessing Medical Student Attentional Bias in Unicoronal Craniosynostosis: An Eye-Tracking Study
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveUsing a well-established measure of attention, we aimed to objectively identify medical students' gaze patterns when assessing children with/without unicoronal craniosynostosis (UCS) and identify potential diagnostic and educational gaps in their assessment.DesignMedical student participants viewed a series of images of children with/without UCS. Eye movements were recorded using a table-mounted eye-tracking device. Dwell times for 8 interest areas (forehead, brow, eyes, nose, lower face, mouth, left ear, right ear) were compared.ParticipantsThirty medical students (21 males, 9 females, mean age = 29.9 years old) were recruited from the local medical school.Main Outcome MeasureThe main outcome measure was the cumulative dwell times (milliseconds) participants spent within the 8 facial regions (forehead, brow, eyes, nose, lower face, mouth, left ear, right ear).ResultsParticipants spent significantly more time on the brow region (P < 0.001) and less on the nose region (P < 0.05) when viewing UCS images. Furthermore, there were significantly longer dwell times to the side of the forehead contralateral to the fused suture in UCS images (P < 0.05). In control images, participants focused more on the right side of the mouth (P < 0.05). No other significant differences in dwell times were observed.ConclusionThis study demonstrates that medical students exhibit attentional biases when viewing children with UCS and focus on only some of the asymmetries seen in UCS. These findings highlight potential educational gaps emphasizing the need for targeted training in craniofacial assessment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».