Ureter Visualization With Transvaginal Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the learning curve of gynecologic surgical fellows (ie, in training) to properly identify the ureters in real time while simultaneously performing and interpreting transvaginal ultrasound (TVUS) examinations. METHODS: We performed a prospective study, which took place at 2 centers in Sydney, Australia, from December 2017 to December 2018. Three fellows (F1-F3), of varying prestudy ultrasound (US) experience, were recruited to participate. One hundred fifty predetermined examinations were planned. A TVUS examination was performed by the study reference standard (an expert in gynecologic US). Subsequently, the fellows performed a focused component to identify bilateral ureters, having been blinded to the patient's clinical history and reference standard findings. Immediate feedback and hands-on teaching were provided after each of the fellow's evaluations were complete. To evaluate the number of scans needed to gain competency, the cumulative summation test for the learning curve was used. RESULTS: A total of 150 examinations were performed on 145 patients. One patient had a single ureter, and 1 patient had US evidence of hydroureter. The cumulative summation test for the learning curve for bilateral ureter identification showed that F1 did not reach competency by 50 TVUS examinations, whereas F2 and F3 required 41 and 31 TVUS examinations to reach competency, respectively. CONCLUSIONS: Contrary to other studies on the topic, this study suggests that although it is feasible for surgical fellows to learn TVUS identification of bilateral ureters, not all fellows can reach competency during a program based on a predefined number of scans. We advocate for an individualized, competency-based medical education model in learning US for identifying the ureters.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».