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Enregistrement W3107758002 · doi:10.1186/s12909-020-02400-1

Impact of a web-based module on trainees’ ability to interpret neonatal cranial ultrasound

2020· article· en· W3107758002 sur OpenAlexafffundabout
Nadya Ben Fadel, Sean McAleer

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFaculty of Health Sciences, University of OttawaUniversity of Ottawa
Mots-clésTest (biology)Intervention (counseling)MedicineMedical educationADDIE ModelNeonatal intensive care unitPsychologyMedical physicsNursingPediatricsPedagogyCurriculum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate interpretations of neonatal cranial ultrasound (CUS) studies are essential skills for physicians in neonatal intensive care units (NICUs) in order to properly diagnose and manage brain injury. However, these skills are not formally taught to pediatric and neonatal-perinatal medicine (NPM) trainees in Canada. Therefore, our study describes the design, implementation, and evaluation of a new web-based learning (WBL) module that focuses on teaching these skills. METHODS: Trainees' needs assessment survey, sent to all NPM and pediatrics trainees (n = 62), concluded that most of them feel uncomfortable with their ability to interpret CUS, highlighting the need for a new educational intervention. The needs assessment informed the development of the WBL module, which we evaluated using questionnaires and pre-and post-testing methods to measure participants' satisfaction, knowledge gain, skills development, and behaviour changes. Only trainees rotating through the NICU over 6 months (n = 23) were invited to participate in all the evaluation steps. We used the ADDIE instructional design model as a framework for this project. RESULTS: Respondents were very satisfied with the module, and their baseline knowledge increased significantly after studying and engaging with the module. The post-test score was 76% (p < 0.001) compared to the pre-test mean score of 42%. Tests for CUS interpretation skills assessment showed that 49% of pre-test answers were incorrect compared to 8% in the post-test (p < 0.001). Seventy-eight percent of trainees (n = 18) responded to a survey conducted a year after implementation, and 78% of the respondents (n = 14) reported that they still used these skills and shared this knowledge with junior trainees. CONCLUSION: A WBL module for teaching neonatal CUS interpretation considerably improved trainees' knowledge and enhanced their skills in interpreting neonatal CUS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,358 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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