Research: Emergency medicine residents’ acquisition of point-of-care ultrasound knowledge and their satisfaction with the flipped classroom andragogy
Notice bibliographique
Résumé
Background: One of the traditional approaches for knowledge transfer in medical education is through face-to-face (F2F) teaching. We aimed to evaluate the acquisition of knowledge about point-of-care ultrasound (POCUS) and learner’s satisfaction with the flipped classroom (FC) teaching approach. Methods: This was a prospective, mixed-method, crossover study and included 29 emergency medicine (EM) residents in current training program. Over a period of three months, each resident was exposed to F2F and FC teaching models in a crossover manner. There was a multiple-choice questions (MCQ) test before and after each educational intervention (F2F & FC). Two months after each educational intervention a final MCQ test was administered to assess the retention of knowledge between the two approaches. After each educational approach feedback was sought from a selected group of residents concerning the acceptability of the two educational approaches through a semi structured interview. Results: A total of 29 EM residents participated in this study. The numbers of residents by year of post-graduation training were seven (24.14%) PGY-1, eight (27.59%) PGY-2, six (20.69%) PGY-3, and eight (27.59%) PGY-4. The baseline mean score was 15.82 using MCQs test mean scores. For the face-to-face teaching model, the difference between pre and post-intervention scores was 2.7 (95% CI 2.1 to 3.3, p=0.001); whereas, for the flipped classroom teaching model, the difference was 3.93 (95% CI 3.2 to 4.5, p= 0.001). At two months post-intervention, for face-to-face teaching model, the MCQ assessment showed an increase of 1.7 (95% CI 1.1 to 2.2, p= 0.001) mean scores when compared to the pre-intervention mean scores; whereas, for the flipped classroom model this difference was significantly higher, recorded as 4.48 (95% CI 3.7 to 5.1, p= 0.001). Finally, the difference between mean scores for F2F and FC teaching models was 2.75 (95% CI 1.87 to 3.64, p=0.001) at two months post-intervention. Overall, the participants expressed a preference for the FC teaching methodology. Conclusion: Both F2F and FC teaching methods resulted in significant and sustained improvements in POCUS knowledge base. The FC teaching method accomplished higher test scores than the F2F teaching method both at the end of the teaching and after two months of completing the educational program.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».