Impact of simulator-based training on acquisition of transthoracic echocardiography skills in medical students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Due to the expanding role of ultrasound as a diagnostic tool in modern medicine, medical schools rapidly include ultrasound training in their curriculum. The objective of this study was to compare simulator-based training along with classical teaching, using human models, to impart focused transthoracic echocardiography examination. Subject and Methods: A total of 22 medical students, with no former transthoracic echocardiography training, undertook a 90-min e-learning module, dealing with focused echocardiography and important echocardiographic pathologies. Subsequently, they had to complete a multiple-choice-questioner, followed by a 120-min practical training session either on the Heartworks™, (Cardiff, UK) and the CAE Vimedix®, (Québec, Canada) simulator (n = 10) or on a live human model (n = 12). Finally, both groups had to complete a post-test consisting of ten video-based multiple-choice-questions and a time-based, focused echocardiography examination on another human model. Two blinded expert observers scored each acquired loop which recorded 2 s of each standard view. Statistical analysis was performed with SPPS 24 (SPSS™ 24, IBM, USA) using the Mann-Whitney-Test to compare both groups. Results: Analysis of measurable outcome skills showed no significant difference between transthoracic echocardiography training on human models and high-fidelity simulators for undergraduate medical students. Conclusions: Both teaching methods are effective and lead to the intended level of knowledge and skills.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».