Medical educators' perspectives of teaching physical examinations using ultrasonography at the undergraduate level
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ultrasonography is increasingly used for teaching physical examination in medical schools. This study seeks the opinions of educators as to which physical examinations would be most enhanced by the addition of ultrasonography. We also asked when ultrasound-aided physical examination teaching could have deleterious effects if used outside its intended scope. METHODS: All of the educators from the University of Calgary Master Teacher Program were invited to complete a 22-item paper-based survey. Survey items were generated independently by two investigators, with input from an expert panel (n = 5). RESULTS: Of the 36 educators, 27 (75%) completed the survey. Examinations identified to be potentially most useful included: measuring the size of the abdominal aorta, identifying the presence/absence of ascites, identifying the presence/absence of pleural effusions, and measuring the size of the bladder. Examinations thought to be potentially most harmful included: identifying the presence/absence of intrauterine pregnancy, measuring the size of the abdominal aorta, and identifying the presence/absence of pericardial effusion. CONCLUSIONS: Examinations that are potentially the most useful may also be potentially the most harmful. When initiating an ultrasound curriculum for physical examinations, educators should weigh the risks and benefits of examinations chosen.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».