Bedside ultrasound training using web-based e-learning and simulation early in the curriculum of residents
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: Focused bedside ultrasound is rapidly becoming a standard of care to decrease the risks of complications related to invasive procedures. The purpose of this study was to assess whether adding to the curriculum of junior residents an educational intervention combining web-based e-learning and hands-on training would improve the residents' proficiency in different clinical applications of bedside ultrasound as compared to using the traditional apprenticeship teaching method alone. METHODS: Junior residents (n = 39) were provided with two educational interventions (vascular and pleural ultrasound). Each intervention consisted of a combination of web-based e-learning and bedside hands-on training. Senior residents (n = 15) were the traditionally trained group and were not provided with the educational interventions. RESULTS: After the educational intervention, performance of the junior residents on the practical tests was superior to that of the senior residents. This was true for the vascular assessment (94% ± 5% vs. 68% ± 15%, unpaired student t test: p < 0.0001, mean difference: 26 (95% CI: 20 to 31)) and even more significant for the pleural assessment (92% ± 9% vs. 57% ± 25%, unpaired student t test: p < 0.0001, mean difference: 35 (95% CI: 23 to 44)). The junior residents also had a significantly higher success rate in performing ultrasound-guided needle insertion compared to the senior residents for both the transverse (95% vs. 60%, Fisher's exact test p = 0.0048) and longitudinal views (100% vs. 73%, Fisher's exact test p = 0.0055). CONCLUSIONS: Our study demonstrated that a structured curriculum combining web-based education, hands-on training, and simulation integrated early in the training of the junior residents can lead to better proficiency in performing ultrasound-guided techniques compared to the traditional apprenticeship model.
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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 | 0,026 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle