‘How to do’: digital-interactive-interpretation course for stress echocardiography
Notice bibliographique
Résumé
Why?: To improve stress echocardiography interpretation standards, we introduced a structured 5-day interpretation course in 2017. In order to deliver the course during the world-wide pandemic, we transformed the existing boardroom style, workstation-based, interactive course into a cloud-based digital entity maintaining the same features. How?: On completion of 6 lectures via live webinars, 15 participants performed, fully GDPR compliant, 80 recorded case analysis using a web-based reporting system over the course of 5 days. After self-reporting and generating preliminary reports the joint case review with the faculty, resulted in finalization of the reports and provided individual feedback for the participants. By the 5th day, participants had collected 80 reports for their e-logbook and were ready to sit the digital interpretation exam. Results: Eighty-eight percent of participants passed the e-exam and received a certificate of completion with 15 re-accreditation and 30 CPD points by the British Society of Echocardiography and Federation of the Royal Colleges of Physicians, UK, respectively. The feedback by the participants was praising the pre-course provision of lectures and digital aids, the conduct of the course by the faculty and the technical support with an average score of 4.7 for each, on a scale from 1 to 5. Conclusion: Our experience proved that interactive, multi-day; hands-on reporting course can be delivered using the digital platform. Online interpretation courses have great potential to improve the competency of imaging specialists. This digital teaching model could be suitable in other imaging-based training courses like cardiac CT and MRI.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,012 |
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 ».