Developing an Undergraduate Ultrasound Curriculum: A Needs Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background The introduction of ultrasound into the undergraduate medical school curriculum is gaining momentum in North America. At present, many institutions are teaching ultrasound to undergraduate medical students using a traditional framework designed to instruct practicing clinicians, or have modeled the curriculum on other universities. This approach is not based on educational needs or supported by evidence. Methods Using a descriptive, cross-sectional survey of stakeholder groups, we assessed the perceived relevance of various ultrasound skills and the attitude towards implementing an undergraduate ultrasound curriculum at our university. Results One hundred and fifty survey respondents representing all major stakeholder groups participated. All medical students, 97% of residents and 82% of educators agreed that the introduction of an ultrasound curriculum would enhance medical students' understanding of anatomy and physiology. All clinical medical students and residents, 92% of preclinical medical students, and 82% of educators agreed that the curriculum should also include clinical applications of ultrasound. Participants also indicated their preferences for specific curriculum content based on their perceived needs. Conclusion An integrated undergraduate ultrasound curriculum composed of specific preclinical and clinical applications was deemed appropriate for our university following a comprehensive needs assessment. Other universities planning such curricula should consider employing a needs assessment to provide direction for curriculum need and content.
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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 | 0,001 | 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 ».