The Master Clinician’s Elective: Integrating Evidence-Based Physical Examination and Point of Care Ultrasonography in Modern Clinical Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many internal medicine residency programs have incorporated ultrasonography into their curriculum; however, its integration with physical examination skills teaching at a graduate medical level is scarce. The program’s aim is to create a reproducible elective that combines physical exam and bedside ultrasound as a method for augmenting residents’ knowledge and competence in these techniques with the ultimate goal of improving patient care. Methods: We designed and implemented a two-week elective rotation for senior internal medicine residents, combining evidence-based physical examination with diagnostic bedside ultrasonography. The rotation took place in an inpatient setting at Denver Health Hospital. Program evaluation data was collected data between February 2016 to March 2019. IRB approval was waived. Results: Since its inception in 2016, 19 residents completed the rotation. Residents performed a pre-test and a post-test under direct observation by course faculty. Each resident was measured on the ability to perform pre-determined physical exam and point-of-care ultrasound (POCUS) skills. In the pre-test, participants correctly performed an average of 40% of expected physical exam maneuvers and 32% of expected POCUS skills. At elective conclusion, all participants were effectively able to demonstrate the highest yield physical exam and ultrasound maneuvers. Discussion and Conclusion: An elective designed specifically to integrate POCUS and physical exam modalities improves the ability of resident physicians to utilize both diagnostic modalities.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».