Obstetric and Gynecologic Resident Ultrasound Education Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Ultrasound is a critical diagnostic imaging tool in obstetrics and gynecology (Ob/Gyn). Obstetric ultrasound is taught during residency, but we suspected a gap in Gyn ultrasound education. Proficiency in Gyn ultrasound allows real-time interpretation and management of pelvic disease and facilitates technical skill development for trainees learning blinded procedures. This study sought to evaluate ultrasound education in Canada's Ob/Gyn residency programs and assess whether residents and physicians perceived a need for a formalized Gyn ultrasound curriculum. METHODS: We distributed a needs assessment survey to residents enrolled in Canadian Ob/Gyn residency programs and to all obstetrician/gynecologists registered as members of the Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada. Residents were asked to specify their current training in ultrasound and to rate the adequacy of their curriculum. All respondents rated the importance of proficiency in pelvic ultrasound for practicing obstetrician/gynecologists as well as the perceived need for formalized ultrasound training in Ob/Gyn residency programs. RESULTS: Eighty-two residents and 233 physicians completed the survey. Extents and types of ultrasound training varied across residency programs. Most residents reported inadequate exposure to Gyn ultrasound, and most residents and physicians agreed that it is important for obstetrician/gynecologists to be proficient in Gyn ultrasound and that the development of a standardized Gyn ultrasound curriculum for residency programs is important. CONCLUSIONS: Current ultrasound education in Ob/Gyn varies across Canadian residency programs. Training in Gyn ultrasound is lacking, and both trainees and physicians confirmed the need for a standardized Gyn ultrasound curriculum for residency programs in Canada.
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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 | 0,002 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».