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Enregistrement W3021579387 · doi:10.1097/ju.0000000000000902.015

MP47-15 POINT OF CARE ULTRASOUND IN UROLOGY: BUILDING A FEASIBLE INTRODUCTORY TRAINING PROGRAM

2020· article· en· W3021579387 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Uy, Catherine Anne Lovatt, Jennifer Hoogenes, Carol Bernacci, Edward D. Matsumoto

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic and Acetabular Injuries
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrologyCompetence (human resources)Acute scrotumPoint of care ultrasoundUltrasoundMedical educationScrotumMedical physicsRadiologySurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have accessJournal of UrologySurgical Technology & Simulation: Training & Skills Assessment II (MP47)1 Apr 2020MP47-15 POINT OF CARE ULTRASOUND IN UROLOGY: BUILDING A FEASIBLE INTRODUCTORY TRAINING PROGRAM Michael Uy*, Catherine Anne Lovatt, Jennifer Hoogenes, Carol Bernacci, and Edward D. Matsumoto Michael Uy*Michael Uy* More articles by this author , Catherine Anne LovattCatherine Anne Lovatt More articles by this author , Jennifer HoogenesJennifer Hoogenes More articles by this author , Carol BernacciCarol Bernacci More articles by this author , and Edward D. MatsumotoEdward D. Matsumoto More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/JU.0000000000000902.015AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Point of care ultrasound (PoCUS) is a widely used bedside tool in urology. Applications include the assessment of an undifferentiated acute scrotum, renal colic, and the guidance of suprapubic catheter placement. However, the user-dependent nature of this modality necessitates appropriate use and competence. The objective of this study was to develop a feasible introductory PoCUS course for urology residents. METHODS: Urology residents of all years completed a 3-hour online course, followed by a 3-hour hands-on seminar involving kidney, bladder, and testicular sonographic scanning. Low cost simulated testicular phantoms were constructed and utilized (Figure 1). Course material was developed by licensed ultrasound technologists, based on the Sonography Canada National Competency Profiles. Pre- and post-course surveys focused on residents’ user-confidence, while pre- and post-course multiple-choice questionnaires (MCQ) assessed theoretical knowledge. RESULTS: Fourteen urology residents (n = 14) participated in the course. Theoretical knowledge in PoCUS improved significantly (p < 0.001) (Table 1). Self-rated confidence in manipulation of ultrasound controls, doppler imaging, and PoCUS of the kidney, bladder, and testicles also improved (all p < 0.001). All participants indicated that the course increased their likelihood of PoCUS use in clinical practice, and that POCUS training should be integrated into a urology training curriculum. CONCLUSIONS: We successfully developed and executed a feasible foundational PoCUS course for urology residents based on national ultrasound training guidelines. Following the course, residents significantly improved in user confidence and theoretical knowledge. This easily modifiable and reproducible course can be utilized as an introductory tool for urology residents to begin developing competency in ultrasound, and may act as a stepping stone for further competency-based training programs. Source of Funding: None © 2020 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 203Issue Supplement 4April 2020Page: e690-e690 Advertisement Copyright & Permissions© 2020 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Michael Uy* More articles by this author Catherine Anne Lovatt More articles by this author Jennifer Hoogenes More articles by this author Carol Bernacci More articles by this author Edward D. Matsumoto More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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