Ultrasound-Guided Regional Anesthesia Performance in the Early Learning Period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Success in performing ultrasound-guided peripheral nerve blockade (PNB) demands sound knowledge of sonoanatomy, good scanning techniques, and proper hand-eye coordination. The objectives of our study were to evaluate whether simulator training aids success of novice operators in ultrasound-guided PNB and to determine what number of procedures is required to attain proficiency. METHODS: Twenty Postgraduate Year 2 anesthesiology residents with no previous experience in ultrasound-guided PNB were randomly assigned into 2 groups. Both groups received conventional teaching comprising of 4 didactic lectures on PNBs with ultrasound guidance. Using a low-fidelity simulation model, 1 group further received an hourlong training session on needling and proper hand-eye coordination. Once the training was over, the residents started their rotation through our block room. Using a logbook, each resident recorded the number of successful and failed ultrasound-guided regional anesthesia blocks performed over a 3-week period. A successful block was defined as one that was effective for surgical anesthesia and performed within 15 mins, with only verbal guidance from a staff anesthesiologist. Cumulative summation charts were created to track progress using a predetermined acceptable failure rate of 30%. RESULTS: The conventional training group had 98 successful blocks, and the simulation group had 144 (51.3% vs 64%; P = 0.016). In the conventional training group, 4 of 10 residents achieved proficiency, and in the simulation training group, 8 of 10 residents achieved proficiency (80% vs 40%; P = 0.0849). CONCLUSIONS: Simulation training improves success rate in ultrasound-guided performance of regional anesthesia.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».