Focused Cardiac Ultrasound Curriculum for Internal Medicine Residents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Focused cardiac ultrasound (FCU) is a safe and efficient diagnostic intervention for internal medicine physicians. FCU is a highly teachable skill, but is used in routine cardiac assessment in only 20% of surveyed training programs. We developed an FCU curriculum for internal medicine residents and an assessment tool to evaluate the impact of the curriculum on trainee knowledge and confidence. Methods: Internal medicine residents rotating through clinical cardiology services underwent 30 minutes of didactic and 60 minutes of hands-on teaching on acquisition and interpretation of FCU. A 20 item pre and post-curriculum online survey was administered (November 2018-December 2019) to assess confidence and knowledge in FCU. Results: 79 of 116 (68%) residents completed the pre-survey and 50 completed the post-survey, of whom 34 received the curriculum. The mean change in confidence score in those who received versus did not receive the curriculum was 0.99 versus 0.39 (p=0.046) on a 5-point Likert scale. Among 33 residents who had paired pre- and post-surveys the mean change in confidence score was 1.2 versus 0.85 (p<0.001) in those who received versus did not receive the curriculum. The mean increase in knowledge score was 13% versus 7% respectively (p<0.0001). Conclusions: We instituted a novel curriculum for internal medicine residents to gain experience in image acquisition and interpretation. Both confidence and knowledge in FCU improved following the curriculum, indicating that this is a highly teachable skill. Additional analysis of the of the FCU study images will be useful for informing future interventions.
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.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle