Point-of-Care Ultrasound for Jugular Venous Pressure Assessment: Live and Online Learning Compared
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Point-of-care ultrasound (POCUS) is a novel technique for the assessment of jugular venous pressure. Distance education may allow for efficient dissemination of this technique. We compared online learning to a live course for teaching ultrasonography jugular venous pressure (u-JVP) to determine if these teaching methods yielded different levels of comfort with and use of u-JVP. METHODS: This was an interventional trial of Canadian emergency physicians who had taken a basic POCUS course. The participants were in one of three Groups: online learning (Group OL), live teaching (Group LT), control (Group C). Group LT participants also took an advanced course prior to the study that included instruction in u-JVP. The participants who took the basic course were randomized to Group OL or Group C. Group OL was subject to the intervention, online learning. Group C only received an article citation regarding u-JVP. Questionnaires were completed before and after the intervention. The primary outcome was physician self-reported use and comfort with the technique of u-JVP after online learning compared to live teaching. RESULTS: Of the 287 advanced course participants, 42 completed the questionnaires (Group LT). Of the 3303 basic course participants, 47 who were assigned to Group OL completed the questionnaires and 47 from Group C completed the questionnaires. Use of u-JVP increased significantly in Group OL (from 15% to 55%) and Group C (from 21% to 47%) with the intervention. The comfort with use did not differ between Group LT and Group OL (p=0.14). The frequency of use remained higher in Group LT than Group OL (p=0.07). CONCLUSION: Online learning increases the use and comfort with performing u-JVP for emergency physicians with prior POCUS experience. Although the comfort with use of u-JVP was similar in Groups LT and OL, online learning appears to yield levels of use that are less than those of a live course.
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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) | 0,000 | 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 ».