A Survey of Arthrocentesis and Soft-Tissue Injection Procedures Performed in Primary Care Practice: Effect of Resident Training and Using Data to Shape Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is (1) to survey graduates of our internal medicine program for use of musculoskeletal (MSK) procedures in primary care practice and assess the influence of participating in a first-year resident arthrocentesis and soft-tissue injection training course on their MSK procedure comfort/utilization; and (2) to use the results to modify our MSK procedure curriculum. METHODS: A questionnaire designed to assess numbers of, comfort with, and effect of resident training on MSK procedures in the preceding year was sent to 2002-2006 graduates of the internal medicine training program in outpatient primary care (OPC). Graduates practicing hospital medicine (HM) also received the questionnaire and served as a comparison group. RESULTS: There were 52 responses from this group of 84 graduates (64% response rate). OPC graduates (N = 32) were more comfortable doing procedures than those practicing HM exclusively (N = 20), and performed significantly more procedures in the preceding year (32.9 procedures per OPC/year vs 2.2 for HM). The most common procedures performed were knee joint, subacromial bursa, and trochanteric bursa, comprising > 75% of all procedures performed. A structured resident course in MSK procedures had a significant effect on the OPC physicians. Course participants (N = 17) performed almost twice the number of procedures/year as the nonparticipants (N = 15), were more comfortable with the procedures, and were significantly less likely to refer procedures to other clinicians. Written comments by respondents suggest additional MSK procedure training during and after residency is needed. CONCLUSION: Our results suggest a structured resident course in MSK procedures has a longterm influence. A progressively more focused approach to training is needed.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».