Medical education videos – comparative analysis of sonography vs. clinical examination videos: user perception and educational value
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Video content has become an increasingly valuable tool in medical education, particularly for teaching hands-on skills like sonography and clinical examination. This study evaluates the satisfaction and content of sonography and clinical examination videos on the AMBOSS platform, a prominent medical education resource in Germany. Objective The goal of this study was to compare how effective and well-received sonography and clinical examination videos are on the AMBOSS platform. The study looked at aspects such as the medical and technical quality of the videos, their usefulness for learning, and overall user satisfaction. Methods Eighteen instructional videos were chosen and made accessible on the AMBOSS platform, grouped into sonography (n = 9) and clinical examination (n = 9) categories. Users were asked to voluntarily and anonymously fill out a questionnaire evaluating the videos. Over 49.5 months, data from 1,643,274 video views and 936 completed questionnaires were gathered. Results Clinical examination videos were watched significantly more often than sonography videos (86 vs. 14%). Both video types were highly rated in terms of medical and technical quality. However, sonography videos were judged superior in technical quality and clarity, whereas clinical examination videos were preferred for their medical quality and practical application. Feedback from users indicated a desire for more detailed annotations and clearer explanations. Conclusion The findings underline the crucial role of video resources in medical education, particularly in teaching practical skills. To improve educational outcomes, it is important to tailor content to the specific needs of medical students and professionals, incorporate user feedback, and take advantage of technological advancements.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,486 | 0,001 |
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 découle