Pilot Project: Does formal bedside training of medical students with a FAST exam increase their knowledge and comfort level with ultrasound use in a community family medicine practice setting?
Notice bibliographique
Résumé
As point of care ultrasound (PoCUS) becomes increasingly popular and a standard of care in many clinical settings, the interest for integration in medical undergraduate curriculum is also growing [1]. This project aims to assess whether formal bedside Focused Abdominal Scan for Trauma (FAST) exam training of medical students increases their knowledge and comfort with the use of bedside ultrasound in a family medicine setting at Queen’s University. Third year medical students (n=18) were recruited to participate in a training session involving a 1-hour online video and 2-hour hands-on session. Knowledge based surveys were completed before and after the training. A survey was completed 4 months after the teaching session evaluating knowledge retention, comfort, and application of skills. Student knowledge of PoCUS and FAST increased and was maintained (pre-training 56%±20%, post-training 82%±10%, p<0.001). Self-evaluation of comfort performing a FAST examination (5-point Likert scale) similarly increased post-training session (pre-training 1.4±0.8, post-training 3.8±0.9, p<0.005), but decreased 4 months later (3±1.2, p<0.005). Students in this study were unanimously interested in ultrasound training and the methods used effectively increased theoretical knowledge and comfort with use. Students did not retain their comfort levels with FAST exam 4 months after the training session, nor did they have the opportunity to utilize the skills learned. Further evidence is required to identify the applicability of these results to undergraduate curriculum development.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».