Current State of Point-of-care Ultrasound Usage in Canadian Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
Background Point-of-care ultrasound (POCUS) has many applications in emergency medicine, which have been proven to improve patient outcomes. Training programs and well-established guidelines for its use are available, but Canadian adoption rates and attitudes toward this technology have not been recently assessed. Objectives This study aimed to provide a national assessment of the current use of POCUS in Canadian emergency departments (ED) including patterns of use, attitudes towards its role, descriptors of training experience, as well as barriers to increased utilization. Methods An electronic survey was sent to physician members of the Canadian Association of Emergency Physicians. The survey included questions related to demographics, attitudes towards POCUS, POCUS utilization, and barriers to POCUS use. Responses were statistically analyzed to identify significant associations. Results Responses demonstrated a strong association between POCUS training and amount of POCUS usage. Neither hospital type nor community type was associated with the degree of POCUS usage. POCUS was most widely adopted for Canadian Point of Care Ultrasound Society (CPOCUS) core applications and has increased since the last national survey. The most commonly reported barrier to increased POCUS adoption was the lack of training. Most physicians have formal POCUS training in core applications, and approximately one third have advanced training. Conclusions POCUS training and utilization appear to have increased since the last national assessment. This provides a foundation for future POCUS research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».