Peer-Led Point-of-Care Ultrasound; A Potential Ally to Rural Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Point of care ultrasound (POCUS) is increasingly used in rural settings where it’s portability,and imaging capabilities make it effective clinically. POCUS teaching has traditionally relied on faculty instruction, which is limited by the small number of certified faculty members. The UOttawa POCUS interest group deployed peer-teaching since 2018, which overcomes the instructor barrier by employing experienced medical students to train preclerkship students. This paper will evaluate the efficacy of the peer-led POCUS workshops as a learning format. Methods 3-hour POCUS workshops were held for Cardiac, MSK, Aorta, and eFAST scans from October 2018 to June 2019. Students with prior experience in POCUS were identified as peer-teachers, and were trained by an expert physician prior to the workshop. Peer-teachers taught a small group, with physician experts rotating through groups for technical support. Surveys were sent out to students who participated in the workshops assessing the following categories:utility, learning experience,workshop efficacy, tutor competence, and interest. Descriptive statistics and thematic analysis was reported for the quantitative and qualitative data, respectively. Results 45 participants completed the survey. The surveys showed positive support for the aforementioned categories, with the average score being greater than 4. From the thematic analysis, the four main strengths of the peer-led format are: Trainer competence, learner comfort, situational teaching, and opportunity to practice. Conclusion Peer-led workshops are an effective format for POCUS training in instructor-constrained settings. These workshops can be translated to rural settings in lieu of a formal POCUS training 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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».