The Assessment of Competency in Thoracic Sonography (ACTS) scale: validation of a tool for point-of-care ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid adoption of point-of-care ultrasound (POCUS) has created a need to develop assessment tools to ensure that learners can competently use these technologies. In this study, the authors developed and tested a rating scale to assess the quality of point-of-care thoracic ultrasound studies performed by novices. In Phase 1, the Assessment of Competency in Thoracic Sonography (ACTS) scale was developed based on structured interviews with subject matter experts. The tool was then piloted on a small series of ultrasound studies in Phase 2. In Phase 3 the tool was applied to a sample of 150 POCUS studies performed by ten learners; performance was then assessed by two independent raters. RESULTS: Evidence for the content validity of the ACTS scale was provided by a consensus exercise wherein experts agreed on the general principles and specific items that make up the scale. The tool demonstrated reasonable inter-rater reliability despite minimal requirements for evaluator training and displayed evidence of good internal structure, with related scale items correlating well with each other. Analysis of the aggregate learning curves suggested a rapid early improvement in learner performance with slower improvement after approximately 25-30 studies. CONCLUSIONS: The ACTS scale provides a straightforward means to assess learner performance. Our results support the conclusion that the tool is an effective means of making valid judgments regarding competency in point-of-care thoracic ultrasound, and that the majority of learner improvement occurs during their first 25-30 practice studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».