MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2394384542 · doi:10.1213/ane.0000000000001383

A Comparison of Web-Based with Traditional Classroom-Based Training of Lung Ultrasound for the Exclusion of Pneumothorax

2016· article· en· W2394384542 sur OpenAlexfundno aff
Thomas Edrich, Matthias Stopfkuchen-Evans, Patrick Scheiermann, Markus Heim, Wilma Chan, Michael B. Stone, Daniel Dankl, Jonathan Aichner, Dominik Hinzmann, Pingping Song, Ashley L. Szabo, György Frendl, Kamen Vlassakov, Dirk Varelmann

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University of Edmonton
Mots-clésMedicinePneumothoraxFocused assessment with sonography for traumaRandomized controlled trialLungThorax (insect anatomy)Medical physicsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lung ultrasound (LUS) is a well-established method that can exclude pneumothorax by demonstration of pleural sliding and the associated ultrasound artifacts. The positive diagnosis of pneumothorax is more difficult to obtain and relies on detection of the edge of a pneumothorax, called the "lung point." Yet, anesthesiologists are not widely taught these techniques, even though their patients are susceptible to pneumothorax either through trauma or as a result of central line placement or regional anesthesia techniques performed near the thorax. In anticipation of an increased training demand for LUS, efficient and scalable teaching methods should be developed. In this study, we compared the improvement in LUS skills after either Web-based or classroom-based training. We hypothesized that Web-based training would not be inferior to "traditional" classroom-based training beyond a noninferiority limit of 10% and that both would be superior to no training. Furthermore, we hypothesized that this short training session would lead to LUS skills that are similar to those of ultrasound-trained emergency medicine (EM) physicians. METHODS: After a pretest, anesthesiologists from 4 academic teaching hospitals were randomized to Web-based (group Web), classroom-based (group class), or no training (group control) and then completed a posttest. Groups Web and class returned for a retention test 4 weeks later. All 3 tests were similar, testing both practical and theoretical knowledge. EM physicians (group EM) performed the pretest only. Teaching for group class consisted of a standardized PowerPoint lecture conforming to the Consensus Conference on LUS followed by hands-on training. Group Web received a narrated video of the same PowerPoint presentation, followed by an online demonstration of LUS that also instructs the viewer to perform an LUS on himself using a clinically available ultrasound machine and submit smartphone snapshots of the resulting images as part of a portfolio system. Group Web received no other hands-on training. RESULTS: Groups Web, class, control, and EM contained 59, 59, 20, and 42 subjects. After training, overall test results of groups Web and class improved by a mean of 42.9% (±18.1% SD) and 39.2% (±19.2% SD), whereas the score of group control did not improve significantly. The test improvement of group Web was not inferior to group class. The posttest scores of groups Web and class were not significantly different from group EM. In comparison with the posttests, the retention test scores did not change significantly in either group. CONCLUSIONS: When training anesthesiologists to perform LUS for the exclusion of pneumothorax, we found that Web-based training was not inferior to traditional classroom-based training and was effective, leading to test scores that were similar to a group of clinicians experienced in LUS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnesthesia & AnalgesiaMême sujetUltrasound in Clinical ApplicationsTravaux en français237 207