Impact of a web-based module on trainees’ ability to interpret neonatal cranial ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,034 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».