Concerning the Use of Doppler and 3-D Ultrasound in the Teaching of Gross Anatomy Donald School Journal of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology, October-December 2009;3(4):23-27 23 Concerning the Use of Doppler and 3-D Ultrasound in the Teaching of Gro
Notice bibliographique
Résumé
Although gross anatomical instruction has always been considered a foundation for medical education and practice, curricular changes have altered the manner in which it is taught. The integration of basic biomedical sciences began with the case-western reserve curriculum. Under the leadership of Dr. Henry Mandin, the University of Calgary School of Medicine developed a program of medical instruction based on 120 clinical presentation schemes. The Paul L Foster School of Medicine is currently using this approach in teaching its first class of freshman medical students. Three-dimensional ultrasound and the other visual modalities—radiography, computerized tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI)—have greatly increased our ability to visualize anatomical structures. Three-dimensional ultrasound has great potential for use in the curriculum at Paul L Foster School of Medicine. For example, it can help the student differentiate between the varieties of pelvic mass, which can be subdivided into ovarian, tubal, and uterine causes. This paper demonstrates the ways that Doppler three-dimensional ultrasound can help the student differentiate between these anatomical diagnoses. Coupling ultrasound with the histopathologic
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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 | 0,019 | 0,049 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».