Acquisition and Long‐term Retention of Bedside Ultrasound Skills in First‐Year Medical Students
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to assess bedside ultrasound skill acquisition and retention in medical students after completion of the first year of a new undergraduate bedside ultrasound curriculum at McGill University. METHODS: Skill acquisition was assessed in first-year medical students (n = 195) on completion of their bedside ultrasound instruction. Instruction included 6 clinically based 60-minute practical teaching sessions evenly spaced throughout the academic year. Students' ability to meet course objectives was measured according to a 4-point Likert rating scale. Evaluations were performed by both instructors and the students themselves. Retention of skill acquisition was evaluated 8 months later on a year-end practical examination. RESULTS: The mean percentage ± SD of students assigned a rating of "strongly agree" or "agree" by instructors was 98% ± 0.4% for all 6 teaching sessions (strongly agree, 52% ± 3%; agree, 46% ± 3%). According to student self-evaluations, the mean percentage of students assigned a rating of strongly agree was significantly greater than the percentage assigned by instructors for all teaching sessions (86% ± 2% versus 52% ± 3%; P < .0005). Evaluation of skill retention on the year-end examination showed that 91% ± 2% of students were assigned a rating of strongly agree or agree for their ability to demonstrate skills learned 8 months previously. Ninety-five percent of students reported that bedside ultrasound improved their understanding of anatomy for all 6 teaching sessions (mean, 95% ± 0.01%). CONCLUSIONS: These results demonstrate that first-year medical students show acquisition and long-term retention of basic ultrasound skills on completion of newly implemented bedside ultrasound instruction.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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