Visual Arts-Based Interventions in Surgical Education
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review the evidence for visual arts-based interventions (VABI) and their outcomes in surgical education. BACKGROUND: Although VABI shows promise in medical education, its evaluation in surgical training remains limited. There are gaps in understanding the integration of these interventions into surgical curricula and the outcomes to measure. This study explored the effectiveness of VABI across surgical education, particularly its impact on knowledge acquisition and skill development. METHODS: A literature search was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines was performed across Web of Science, Preprint Citation Index, MEDLINE, and Embase. Two independent reviewers screened and extracted the data. Publications that explicitly utilized VABI and reported on knowledge or technical skill acquisition among surgical learners were selected. Study quality was assessed using the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI) scale. RESULTS: Twenty-four studies were included, which employed clay modeling (n=13 ), anatomy drawing (n=9 ), painting of three-dimensional (3D) structures (n=2), cross suturing (n=1), and paper manipulation (n=1). The participants included undergraduate medical learners (n=16) and postgraduate medical learners (n=12 ). The outcomes assessed included knowledge of anatomy/procedures (n=22 ) and accuracy of completing technical tasks (n=2). All the studies demonstrated improvements in both domains. The mean MERSQI score was 9.7/18. CONCLUSIONS: Despite intervention and outcome heterogeneity, the VABI demonstrate evidence of contributes to improved knowledge acquisition and technical skills in surgical education. Future research should prioritize high-quality studies to compare VABI with traditional teaching methods that explore its long-term impacts.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».