Survey of the training and use of echocardiography and lung ultrasound in Australasian intensive care units
Notice bibliographique
Résumé
expertise (diagnostic versus focused) was highest in TTE (32 %) compared with TOE (22 %) and LU (12 %). The proportions of intensivists untrained in TTE and LU was 41 % and 30 %, respectively. Perceived barriers included lack of organized training (38 %) and time for training (25 %). Other barriers included a perceived lack of need for training (18 %), insufficient equipment (14 %), and resistance from other ultrasound providers (4 %). The most commonly reported training programs were tertiary courses, such as provided by the Australasian Society of Ultrasound in Medicine (68 %) and University of Melbourne (59 %), rather than board examinations or hands-on workshops. We conclude that although TTE and LU are used frequently in Australasian teaching ICUs, many ICU physicians are yet to be trained due to lack of ICU training programs and time for training. Although tertiary courses are popular and provide training to diagnostic level, they are lengthy and depend on trainers and patient caseload and are not, therefore, scalable. An attractive alternative is to begin training in medical school and to train more physicians in basic ultrasound with shorter, more efficient, and hands-on courses utilizing the internet and ultrasound simulators [1], advancing to a diagnostic level only if required.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».