Use of Three-Dimensional Printed Anatomical Models to Enhance Veterinary Students’ Interpretation of Computed Tomography Scans in Dogs With a Congenital Extrahepatic Portosystemic Shunt
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to evaluate the effectiveness of three-dimensional (3D)-printed canine anatomical models as tools to support veterinary students in interpreting computed tomography (CT) scans of dogs with congenital extrahepatic portosystemic shunts (CEPSs). Two canine anatomical models were produced: one representing normal anatomy and another depicting a splenocaval CEPS. These models were generated using CT scans from clinical cases. A total of 114 third-year veterinary students participated and were randomly assigned to either a control group (CG; n = 60) or a 3D model group (3DG; n = 54). All students underwent theoretical and practical training sessions related to CT imaging and CEPSs anatomy. Instruction was delivered through oral presentations supported by slides and illustrative images. The training included handling CT scans without CEPSs and anatomical dissection of abdominal cavities in canine or feline cadavers. Only the 3DG students used the 3D-printed models throughout all phases, including during questionnaire completion. Students’ performance was assessed via a questionnaire that was administered at the end of the training sessions and accessed via a quick-response (QR) code. The questionnaire required students to identify and classify the CEPS, record their perceived difficulty, and indicate the primary imaging modality used to complete the task (multiplanar reconstruction, volume rendering, or 3D-printed anatomical models). Statistical analyses were performed using Fisher's exact test and the Mann–Whitney U test, with significance set at p < 0.05. Results showed significantly higher diagnostic accuracy in the 3DG (94.4%) compared to the CG (31.7%). The 3DG reported a moderate level of difficulty, whereas the CG perceived the task as difficult. Most students in the 3DG used the 3D-printed anatomical models (75.93%), whereas the majority in the CG relied on volume rendering (95.00%). These findings suggest that 3D-printed anatomical models can enhance students’ diagnostic accuracy and reduce the perceived difficulty of interpreting complex CT images.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».