Defining the learning curve of point-of-care ultrasound for confirming endotracheal tube placement by emergency physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unrecognized esophageal intubations are associated with significant patient morbidity and mortality. No single confirmatory device has been shown to be 100 % accurate at ruling out esophageal intubations in the emergency department. Recent studies have demonstrated that point-of-care ultrasound (POCUS) may be a useful adjunct for confirming endotracheal tube placement; however, the amount of practice required to become proficient at this technique is unclear. The purpose of this study is to determine the amount of practice required by emergency physicians to become proficient at interpreting ultrasound video clips of esophageal and endotracheal intubations. METHODS: Emergency physicians and emergency medicine residents completed a baseline interpretation test followed by a 10 min online tutorial. They then interpreted POCUS clips of esophageal and endotracheal intubations in a randomly selected order. If an incorrect response was provided, the participant completed another practice session with feedback. This process continued until they correctly interpreted ten consecutive ultrasound clips. Descriptive statistics were used to summarize the data. RESULTS: Of the 87 eligible physicians, 66 (75.9 %) completed the study. The mean score on the baseline test was 42.9 % (SD 32.7 %). After the tutorial, 90.9 % (60/66) of the participants achieved proficiency after one practice attempt and 100 % achieved proficiency after two practice attempts. Six intubation ultrasound clips were misinterpreted, for a total error rate of 0.9 % (6/684). Overall, the participants had a sensitivity of 98.3 % (95 % CI 96.3-99.4 %) and specificity of 100 % (95 % CI 98.9-100 %) for detecting correct tube location. Scans were interpreted within an average of 4 s (SD 2.9 s) of the intubation. CONCLUSIONS: After a brief online tutorial and only two practice attempts, emergency physicians were able to quickly and accurately interpret ultrasound intubation clips of esophageal and endotracheal intubations.
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 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 | 0,011 | 0,147 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».