Validation of the quality of ultrasound imaging and competence (QUICk) score as an objective assessment tool for the FAST examination
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
BACKGROUND: The Focused Assessment with Sonography for Trauma (FAST) examination has become a valuable tool in trauma resuscitation. Despite the widespread use of FAST training among traumatologists, no evidence-based guidelines exist to support optimal training requirements or to provide quantitative objective assessments of imaging capabilities. Both Task-Specific Checklist (TSC) and Global Rating Scale (GRS) have been validated as objective skill assessment tools; we developed both types of scoring checklist and assessed them for construct validity with the FAST examination. METHODS: Two scoring checklists, collectively termed the Quality of Ultrasound Imaging and Competence (QUICk) Score, were developed and subjected to a modified Delphi consensus process. Two cohorts of 12 novice and 12 expert sonographers performed the FAST examination and were evaluated by two experts according to the QUICk model. Total scores as well as anatomic subsets were compared via comparison of means, and logistic regression modeling was used to determine sensitivity and specificity. RESULTS: Experts achieved significantly higher total scores than novices on both scoring systems (17.2 vs. 11.1 of 24, p < 0.01 TSC, 29.8 vs. 18.4 of 40, p < 0.01 GRS). Sensitivity (85.7% TSC, 92.9% GRS) and specificity (75.0% TSC, 91.7% GRS) as well as area under the receiver operating characteristic curve (89.9% TSC, 97.6% GRS) were consistent with a highly discriminant tool. CONCLUSION: The QUICk Score is the first validated objective tool for assessment of the quality of FAST examination imaging. Use of this tool may be instrumental in developing an evidence-based minimum-performance standard and for assessing quality-improvement modifications in FAST examination training.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle