Self‐directed learning of basic musculoskeletal ultrasound among rheumatologists in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Because musculoskeletal ultrasound (MSUS) is highly user dependent, we aimed to establish whether non-mentored learning of MSUS is sufficient to achieve the same level of diagnostic accuracy and scanning reliability as has been achieved by rheumatologists recognized as international experts in MSUS. METHODS: A group of 8 rheumatologists with more experience in MSUS and 8 rheumatologists with less experience in MSUS participated in an MSUS exercise to assess patients with musculoskeletal abnormalities commonly seen in a rheumatology practice. Patients' established diagnoses were obtained from chart review (gout, osteoarthritis, rotator cuff syndrome, rheumatoid arthritis, and seronegative arthritis). Two examining groups were formed, each composed of 4 less experienced and 4 more experienced examiners. Each group scanned 1 predefined body region (hand, wrist, elbow, shoulder, knee, or ankle) in each of 8 patients, blinded to medical history and physical examination. Structural abnormalities were noted with dichotomous answers, and an open-ended answer was used for the final diagnosis. RESULTS: Less experienced and more experienced examiners achieved the same diagnostic accuracy (US-established diagnosis versus chart review diagnosis). The interrater reliability for tissue pathology was slightly higher for more experienced versus less experienced examiners (kappa = 0.43 versus kappa = 0.34; P = 0.001). CONCLUSION: Non-mentored training in MSUS can lead to the achievement of diagnostic accuracy in MSUS comparable to that achieved by highly experienced international experts. Reliability may increase slightly with additional experience. Further study is needed to determine the minimal training requirement to achieve proficiency in MSUS.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».