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 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».