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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».