Using Ultrasound to Enhance Medical Students' Femoral Vascular Physical Examination Skills
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether the addition of ultrasound to traditional physical examination instruction improves junior medical students' abilities to locate the femoral pulse. METHODS: Initially, 150 second-year medical students were taught the femoral pulse examination using traditional bedside teaching on standardized patients and online didactic videos. Students were then randomized into 2 groups: group 1 received ultrasound training first and then completed the standardized examination; and group 2 performed the standardized examination first and then received ultrasound training. On the standardized patients, the femoral artery was marked with invisible ink before the sessions using ultrasound. Compared to these markers, students were then evaluated on the accuracy of femoral artery pulse palpation and the estimated location of the femoral vein. All students completed a self-assessment survey after the ultrasound sessions. RESULTS: Ultrasound training improved the students' ability to palpate the femoral pulse (P= .02). However, ultrasound did not facilitate correct estimation of the femoral vein's anatomic location (P = .09). Confidence levels in localizing the femoral artery and vein were equal between groups at baseline, and both increased after the ultrasound sessions. CONCLUSIONS: The addition of ultrasound teaching to traditional physical examination instruction enhanced medical student competency and confidence with the femoral vascular examination. However, understanding of anatomy may require emphasis on precourse didactic material, but further study is required.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».