MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896455182 · doi:10.7759/cureus.3484

Structured, Small-group Hands-on Teaching Sessions Improve Pre-clerk Knowledge and Confidence in Point-of-care Ultrasound Use and Interpretation

2018· article· en· W2896455182 sur OpenAlexaff
Amir H. Safavi, Qian Shi, Maylynn Ding, Maryam Kotait, Jason Profetto, Vian Mohialdin, Ari Shali

Notice bibliographique

RevueCureus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCurriculumSession (web analytics)Medical educationPresentation (obstetrics)Point of care ultrasoundPreceptorPsychologySurgeryPedagogyUltrasoundRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Many undergraduate medical education (UME) programs have begun adopting point-of-care ultrasound (PoCUS) curricula, reflecting the increasing ubiquity of this technique across medical specialties. The structures of international PoCUS curricula have been extensively studied. However, the efficacy of these curricula to increase knowledge and confidence in PoCUS is less well-studied. We investigated whether a structured, small-group PoCUS teaching session consisting of pre-defined learning objectives, an introductory presentation, and a mandatory hands-on scanning component would increase pre-clerk knowledge of and confidence in PoCUS theory, use, and interpretation. Methods A pre-post study was designed to assess changes in pre-clerk knowledge and confidence in PoCUS theory, use, and interpretation. Pre-clerks were recruited from the Hamilton campus of the Michael G. DeGroote School of Medicine at McMaster University. Pre-clerks were organized into four groups, with an average group size of seven learners. Two preceptors each taught two groups. Sessions included an introductory PowerPoint presentation and one-on-one preceptor-guided practice in identifying abdominal and genitourinary structures using PoCUS. Student responses on pre- and post-intervention surveys were analyzed to identify changes in knowledge and confidence. Student satisfaction with the teaching session was assessed from self-reported levels of agreement with satisfaction statements. The strengths and areas of improvement for the teaching sessions were identified from open-ended survey responses. Results Data from 27 students indicated a significant improvement in knowledge test scores (p < .05), with no significant differences between groups (F(3,23) = 0.64, p = n.s.) or between students with different preceptors (p = n.s.). Students' confidence in PoCUS use and interpretation improved significantly (p < .05 for both), with no significant differences between groups (F(3,23) = 0.70, p = n.s. and F(3,23) = 0.32, p = n.s., respectively) or between students with different preceptors (p = n.s. for both). Improvements in knowledge of and confidence in PoCUS use were significantly correlated (r = .44, p < .05). All of the students agreed that they liked the instruction, content, and structure of the teaching session. The most frequently cited strengths of the teaching sessions were the mandatory individual practice time per student, individualized instruction from and interactions with preceptors, and the small group structure of the sessions. Conclusion This study provides novel evidence that a structured, small-group teaching session featuring a didactic presentation, defined learning objectives, and mandatory hands-on learning can effectively teach introductory PoCUS knowledge and skills to pre-clerks and increase student confidence. Future studies will investigate the retention and application of PoCUS knowledge and skill throughout clerkship and early residency training to determine if this teaching model can facilitate longitudinal PoCUS learning and competency as well as improved diagnostic capabilities as students advance through undergraduate medical training.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureusMême sujetUltrasound in Clinical ApplicationsTravaux en français237 207