Remote Mentoring of Point‐of‐Care Ultrasound Skills to Inexperienced Operators Using Multiple Telemedicine Platforms: Is a Cell Phone Good Enough?
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
OBJECTIVES: Telemedicine technology contributes to the teaching of point-of-care ultrasound (US); however, expensive equipment can limit its deployment in resource-challenged settings. We assessed 3 low-cost telemedicine solutions capable of supporting remote US training to determine feasibility, acceptability, and effectiveness. We also explored the value of instructional videos immediately before telementoring. METHODS: Thirty-six participants were randomly assigned to receive US mentoring in 1 of 3 telemedicine conditions: multiple fixed cameras, a smartphone, and traditional audio with a live US stream. Participants were then asked to perform a standardized US examination of the right upper quadrant under remote guidance. We measured observer's global ratings of performance along with the mentor's and student's rating of effort and satisfaction to determine which of the 3 approaches was most feasible, acceptable, and effective. During the second phase, students were randomized to watch an instructional video or not before receiving remote coaching on how to complete a subxiphoid cardiac examination. Effort, satisfaction, and performance from the independent observer's and student's perspective were surveyed. RESULTS: There was no significant difference between the different telemedicine setups from the observer's perspective; however, the mentor rated the smartphone significantly worse (P = .028-.04) than other technologies. Platforms were rated equivalent from the student's perspective. No benefit was detected for watching an instructional video before the mentored task. CONCLUSIONS: Remote US skills can be taught equally effectively by using a variety of telemedicine technologies. Smartphones represent a viable option for US training in resource-challenged settings.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle