Ultrasound-guided regional anesthesia: feasibility and effectiveness of teaching via telesimulation in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute pain management in resource-poor countries remains a challenge. Ultrasound-guided regional anesthesia is a cost-effective way of delivering analgesia in these settings. However, for financial and logistical reasons, educational workshops are inaccessible to many physicians in these environments. Telesimulation provides a way of teaching across distance by using simulators and video-conferencing software to connect instructors and students worldwide. We conducted a prospective study to determine the feasibility of ultrasound-guided regional anesthesia teaching via telesimulation in Ethiopia. METHODS: Eighteen Ethiopian orthopedic and emergency medicine house staff participated in telesimulation teaching of ultrasound-guided femoral nerve block. This consisted of four 90-min sessions, once per week. Week 1 consisted of a precourse test and a presentation on aspects of performing a femoral nerve block, weeks 2 and 3 were live teaching sessions on scanning and needling techniques, and in week 4, the house staff undertook a postcourse test. All participants were assessed using a validated Global Rating Scale and Checklist. RESULTS: Participants were provided with a validated checklist and global rating scale as a pretest and post-test. The participants showed significant improvement in their test scores, from a total mean of 51% in the pretest to 84% in their post-test. CONCLUSIONS: Teaching ultrasound-guided regional anesthesia of the femoral nerve remotely via telesimulation is feasible. Telesimulation can greatly improve the accessibility of ultrasound-guided regional anesthesia teaching to physicians in remote areas.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».