Canadian radiology residents' knowledge of sedation and analgesia: a web-based survey.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An increasing number of procedures in the radiology department require the use of conscious sedation, with the agents often administered by the radiologist. We sought to determine the level of understanding of the nature and use of such agents in Canadian radiology residents. METHODS: A Web-based questionnaire was distributed to residents from 8 Canadian radiology residency programs. The questions concerned the pharmacology of common medications for conscious sedation, their indications and appropriateness for use, and the experience and attitudes of residents toward formal training in conscious sedation. RESULTS: A total of 178 surveys were dispersed and yielded an adjusted response rate of 51%. Most residents stated that they had not received any formal training in conscious sedation (65%) and were in favour (68%) of having such training. Although the residents typically correctly prescribed appropriate dosages of lorazepam (54%), midazolam (51%), and fentanyl (58.7%), excessively high dosages of midazolam were ordered by 15.9% of the residents. Knowledge regarding the onset of action and duration of commonly used medications was poor. Residents gave the correct response with regard to duration of action for lorazepam (23.8%), midazolam (31.9%), diazepam (15.9%), and fentanyl (28.6%). The correct responses to onset of action were as follows: for fentanyl, 22.2%; for midazolam, 19.1%; for lorazepam, 6.35%; and for diazepam, 11.1%. Residents were uncertain regarding the maximum dosage of local anesthetics that a patient could receive, with 1.5% and 20.6% correct responses regarding bupivacaine and lidocaine, respectively. CONCLUSION: Despite the recent publication of conscious sedation guidelines for nonanesthesiologists, this survey suggests that Canadian radiology residents are not receiving adequate training in the use of medications required for conscious sedation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».