Obstetric and gynecologic ultrasound curriculum and competency assessment in residency training programs: consensus report
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound imaging has become integral to the practice of obstetrics and gynecology. With increasing educational demands and limited hours in residency programs, dedicated time for training and achieving competency in ultrasound has diminished substantially. The American Institute of Ultrasound in Medicine assembled a multi-Society Task Force to develop a consensus-based, standardized curriculum and competency assessment tools for obstetric and gynecologic ultrasound training in residency programs. The curriculum and competency-assessment tools were developed based on existing national and international guidelines for the performance of obstetric and gynecologic ultrasound examinations and thus are intended to represent the minimum requirement for such training. By expert consensus, the curriculum was developed for each year of training, criteria for each competency assessment image were generated, the pass score was established at or close to 75% for each, and obtaining a set of five ultrasound images with pass score in each was deemed necessary for attaining each competency. Given the current lack of substantial data on competency assessment in ultrasound training, the Task Force expects that the criteria set forth in this document will evolve with time. The Task Force also encourages use of ultrasound simulation in residency training and expects that simulation will play a significant part in the curriculum and the competency-assessment process. Incorporating this training curriculum and the competency-assessment tools may promote consistency in training and competency assessment, thus enhancing the performance and diagnostic accuracy of ultrasound examination in obstetrics and gynecology. Copyright © 2018 ISUOG. Published by John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,001 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle