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Enregistrement W2748607606 · doi:10.7759/cureus.1592

Interactive Online Learning for Attending Physicians in Ultrasound-guided Central Venous Catheter Insertion

2017· article· en· W2748607606 sur OpenAlexaff
Sylvain Boet, Calvin Thompson, Michael Y. Woo, Debra Pugh, Rakesh Patel, Pavithra Pasupathy, Asad Siddiqui, Ashlee-Ann Pigford, Viren N. Naik

Notice bibliographique

RevueCureus · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of OttawaRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaRoyal Ottawa Mental Health CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCentral venous catheterKnowledge retentionTest (biology)CatheterUltrasoundComplicationDreyfus model of skill acquisitionMedical physicsEmergency medicineSurgeryRadiologyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence has demonstrated that the use of dynamic ultrasound guidance (USG) for central venous catheter (CVC) significantly decreases attempts, failures, and complication rates. Despite national organizations recommending the use of USG and its increasing availability, USG is used inconsistently and non-uniformly. We sought to determine if an online training module for CVC insertion with ultrasound guidance will improve acquisition and long-term retention of knowledge and skills for attending physicians. Participants were tested for declarative knowledge and skills on a simulator (pre-test) for ultrasound-guided CVC insertion at baseline. They then completed an online learning module followed by an immediate post-test and a six-month retention test. There were 16 attending physicians who participated in the study. The CVC training module increased declarative knowledge acquisition and retention. No significant difference in simulated CVC performance was found over the three time points.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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