The use of evaluation tool for ultrasound skills development and education to assess the extent of point-of-care ultrasound adoption in lebanese emergency departments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previously acknowledged as "bedside ultrasound", point-of-care ultrasound (PoCUS) is gaining great recognition nowadays and more physicians are using it to effectively diagnose and adequately manage patients. To measure previous, present and potential adoption of PoCUS and barriers to its use in Canada, Woo et al established the questionnaire "Evaluation Tool for Ultrasound skills Development and Education" (ETUDE) in 2007. This questionnaire sorted respondents into innovators, early adopters, majority, and nonadopters. OBJECTIVES: In this article, we attempt to evaluate the prevalence of PoCUS and the barriers to its adoption in Lebanese EDs, using the ETUDE. MATERIALS AND METHODS: The same questionnaire was again utilized in Lebanon to assess the extent of PoCUS adoption. Our target population is emergency physicians (EPs). To achieve a high response rate, hospitals all over Lebanon were contacted to obtain contact details of their EPs. Questionnaires with daily reminders were sent on daily basis. RESULTS: The response rate was higher in our population (78.8%) compared to Woo et al's (36.4%), as the questionnaire was sent by email to each physician with subsequent daily reminders to fill it. In fact, out of the total number of the surveyed (85 physicians), respondents were 67, of which 76.1% were males and of a median age of 43. Using ETUDE, results came as nonadopters (47.8%), majority (28.3%), early adopters (16.4%), and innovators (7.5%). Respondents advocated using PoCUS currently and in the future in five main circumstances: focused assessment with sonography in trauma (FAST) (current 22.9%/future 62.9%), first-trimester pregnancy (current 17.1%/future 68.6%), suspected abdominal aortic aneurysm (current 5.7%/future 51.4%), basic cardiac indications (current 8.6%/future 57.1%), and central venous catheterization (current 22.9%/future 85.7%). CONCLUSION: This study is the first to tackle the extent of use and the hurdles to PoCUS adoption in Lebanese emergency medicine practice, using ETUDE. The findings from this study can be used in Lebanon to strengthen PoCUS use in the future.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».