Point‐of‐Care Ultrasound in Undergraduate Urology Education: A Prospective Control‐Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The effect of point-of-care ultrasound (US) training on clinical reasoning in undergraduate medical education remains largely unknown, with concerns arising about possible confusion among learners when such clinical tools are introduced too early. We studied the effect of a urology point-of-care US module on the performance of questions designed to assess clinical reasoning in urinary tract obstruction and voiding dysfunction. METHODS: All second-year medical students at the University of Saskatchewan (Regina [n = 36] and Saskatoon [n = 61]) were enrolled in the study. Each cohort participated in the urology point-of-care US module concurrently with its Foundations in the Kidney and Urinary Tract course. The Regina cohort completed the point-of-care US module 1 week before the Saskatoon cohort, thus allowing for a control-intervention comparison of script concordance question scores to evaluate the effect that the urology point-of-care US module had on clinical reasoning skills. Secondary outcomes included program evaluation metrics, such as overall course performance, urology point-of-care US objective structured clinical examination performance, and student course evaluation data. RESULTS: The introduction of the urology point-of-care US module was not associated with a deterioration in scores on script concordance questions. There were no statistically significant differences between the Regina and Saskatoon students in their responses to the script concordance questions. There were statistically significant increases in student self-reported achievement of learning objectives, with the effect size being medium to large (Cohen d, 0.5-0.8). CONCLUSIONS: Point-of-care US training complements standard undergraduate classroom teaching of urology. Students effectively learned the skills to apply point-of-care US in their assessment of patients, and this process did not interfere with achieving the course objectives.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».