Point of care ultrasound training for internal medicine: a Canadian multi-centre learner needs assessment study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Significant gaps currently exist in the Canadian internal medicine point-of-care ultrasound (POCUS) curriculum. From a learner's perspective, it remains unknown what key POCUS skills should be prioritized. This needs assessment study seeks to establish educational priorities for POCUS for internal medicine residents at five Canadian residency training programs. METHODS: All internal medicine trainees [postgraduate year (PGY) 1-5] from five internal medicine residency training programs in Canada (n = 598) were invited to complete an online survey on 15 diagnostic POCUS applications, 9 bedside procedures, and 18 POCUS knowledge items. For POCUS applications and procedures, participants were asked how applicable they are to patient care in internal medicine and the participants' reported skills in those domains. Self-reported knowledge and skills were rated on a 5-point Likert scale, where 1 = very poor and 5 = very good. Applicability was rated, where 1 = not at all applicable and 5 = very applicable. RESULTS: A total of 253 of 598 residents (42%) participated in our study. Data from one centre (n = 15) was removed because of low response rate (15%) and significant baseline differences between those trainees and the remaining participants. Of the remaining analyzable data from four training programs (n = 238), participants reported highest applicability to internal medicine for the following applications and procedures: identifying ascites/free fluid [mean applicability score of 4.9 ± standard deviation (SD) 0.4]; gross left ventricular function (mean 4.8 ± SD 0.5) and pericardial effusion (mean 4.7 ± SD 0.5); thoracentesis (mean score 4.9 ± SD 0.3), central line insertion (mean 4.9 ± SD 0.3), and paracentesis (mean 4.9 ± SD 0.3), respectively. Overall reported knowledge/skills was low, with skill gaps being the highest for identifying deep vein thrombosis (mean gap 2.7 ± SD 1.1), right ventricular strain (mean 2.7 ± SD 1.1), and gross left ventricular function (mean 2.7 ± SD 1.0). CONCLUSIONS: Many POCUS applications and procedures were felt to be applicable to the practice of internal medicine. Significant skill gaps exist in the four Canadian training programs included in the study. POCUS curriculum development efforts should target training based on these perceived skill gaps.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».