Teaching emergency ultrasound to emergency medicine residents: a scoping review of structured training methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past 2 decades, emergency ultrasound has become essential to patient care, and is a mandated competency for emergency medicine residency graduation. However, the best evidence regarding emergency ultrasound education in residency training is not known. We performed a scoping review to determine the (1) characteristics and (2) outcomes of published structured training methods, (3) the quality of publications, and (4) the implications for research and training. METHODS: We searched broadly on multiple electronic databases and screened studies from the United States and Canada describing structured emergency ultrasound training methods for emergency medicine residents. We evaluated methodological quality with the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI), and qualitatively summarized study and intervention characteristics. RESULTS: A total of 109 studies were selected from 6712 identified publications. Publications mainly reported 1 group pretest-posttest interventions (38%) conducted at a single institution (83%), training in image acquisition (82%) and interpretation (94%) domains with assessment of knowledge (44%) and skill (77%) outcomes, and training in cardiac (18%) or vascular access (15%) applications. Innovative strategies, such as gamification, cadaver models, and hand motion assessment are described. The MERSQI scores of 48 articles ranged from 0 to 15.5 (median, 11.5; interquartile range, 9.6-13.0) out of 18. Low scores reflected the absence of reported valid assessment tools (73%) and higher level outcomes (90%). CONCLUSIONS: Although innovative strategies are illustrated, the overall quality of research could be improved. The use of standardized planning and assessment tools, intentionally mapped to targeted domains and outcomes, might provide valuable formative and summative information to optimize emergency ultrasound research and training.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».