Physician's perspective on point-of-care ultrasound: Experience at a tertiary care emergency department in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
Background: Point-of-care ultrasound (POCUS) is an invaluable tool in the diagnosis and management of conditions presenting to emergency departments across the world. It has also improved the success rate of invasive bedside procedures. Objectives: This study aimed to investigate the current utilization of POCUS in a large tertiary care emergency department in the Middle East and to identify barriers to its utilization. Methods: A cross-sectional survey of emergency physicians' experience with ultrasound was conducted, which included examining the training, exposure, and barriers to use. This paper-based survey was completed by the participants in the presence of the authors of this study to improve compliance. Data were collected over a period of two months, from October to November 2014. Results: A total of 105 physicians participated in the survey. Of these participants, 56 had undergone prior training in ultrasonography by successfully completing courses approved by the Royal College of Emergency Medicine in the United Kingdom, and the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada. Twenty-two physicians had completed other non-accredited ultrasound courses. An improvement in ultrasound procedural skills was reported by all those who completed training. A perceived lack of time in the emergency department was the main barrier to scanning patients. Other shortcomings included a deficiency of trained personnel for guidance, shortage of equipment, and a lack of experience and interest among physicians. Hands-on training was considered the preferred method among physicians for enhancing ultrasonography skills. Conclusions: The study identified an underutilization of POCUS by emergency physicians. Availability of dedicated time, equipment, supervision, and training may help to increase its usage.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».