Using psychometric ability to improve education in ultrasound‐guided regional anaesthesia: a multicentre randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
The learning curve for novices developing regional anaesthesia skills, such as real-time ultrasound-guided needle manipulation, may be affected by innate visuospatial ability, as this influences spatial cognition and motor co-ordination. We conducted a multinational randomised controlled trial to test if novices with low visuospatial ability would perform better at an ultrasound-guided needling task with deliberate practice training than with discovery learning. Visuospatial ability was evaluated using the mental rotations test-A. We recruited 140 medical students and randomly allocated them into low-ability control (discovery learning), low-ability intervention (received deliberate practice), high-ability control, and high-ability intervention groups. Primary outcome was the time taken to complete the needling task, and there was no significant difference between groups: median (IQR [range]) low-ability control 125 s (69-237 [43-600 s]); low-ability intervention 163 s (116-276 [44-600 s]); high-ability control 130 s (80-210 [41-384 s]); and high-ability intervention 177 s (113-285 [43-547 s]), p = 0.06. No difference was found using the global rating scale: mean (95%CI) low-ability control 53% (95%CI 46-60%); low-ability intervention 61% (95%CI 53-68%); high-ability control 63% (95%CI 56-70%); and high-ability intervention 66% (95%CI 60-72%), p = 0.05. For overall procedure pass/fail, the low-ability control group pass rate of 42% (14/33) was significantly less than the other three groups: low-ability intervention 69% (25/36); high-ability control 68% (25/37); and high-ability intervention 85% (29/34) p = 0.003. Further research is required to determine the role of visuospatial ability screening in training for ultrasound-guided needle skills.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».