The Canadian Medical Student Ultrasound Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to establish by expert review a consensus-based, focused ultrasound curriculum, consisting of a foundational set of focused ultrasound skills that all Canadian medical students would be expected to attain at the end of the medical school program. METHODS: An expert panel of 21 point-of-care ultrasound and educational leaders representing 15 of 17 (88%) Canadian medical schools was formed and participated in a modified Delphi consensus method. Experts anonymously rated 195 curricular elements on their appropriateness to include in a medical school curriculum using a 5-point Likert scale. The group defined consensus as 70% or more experts agreeing to include or exclude an element. We determined a priori that no more than 3 rounds of voting would be performed. RESULTS: Of the 195 curricular elements considered in the first round of voting, the group reached consensus to include 78 and exclude 24. In the second round, consensus was reached to include 4 and exclude 63 elements. In our final round, with 1 additional item added to the survey, the group reached consensus to include an additional 3 and exclude 8 elements. A total of 85 curricular elements reached consensus to be included, with 95 to be excluded. Sixteen elements did not reach consensus to be included or excluded. CONCLUSIONS: By expert opinion-based consensus, the Canadian Ultrasound Consensus for Undergraduate Medical Education Group recommends that 85 curricular elements be considered for inclusion for teaching in the Canadian medical school focused ultrasound curricula.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».