An Evidence‐Based Template to Incorporate Ultrasound in the Undergraduate Medical Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Bedside ultrasonography, also known as Point of Care Ultrasound (POCUS) is becoming increasingly prevalent in medical practice 1 with some calling it the modern stethoscope 2 . As a result, a number of medical schools across the United States 3–5 , Canada 6–8 , Germany 9 , France 10 , Australia 11 , and the United Kingdom 12 have incorporated POCUS into their curriculums. However, none of these countries exhibit any form of standardization or general guidelines surrounding their POCUS curriculums. This can pose difficulties for instructors who are willing to include ultrasound education in their curriculum but unsure of how to approach teaching it. Of the curriculums analyzed, we found that the majority of schools that included ultrasound teaching in the pre‐clinical years incorporated it into the anatomy curriculum. However, number of students, content covered, and time allotted to POCUS education varies from school to school. Of the published data, it was found that on average students received about 6 hours of ultrasound experience over the course of the year. Moreover, the topics taught using ultrasound technology differed but the most common were cardiovascular and abdomen anatomy. In addition, the structure of the classroom varied from one program to the next depending on the size of the cohort and number of machines available. During hands‐on practice, students were divided into groups with an average of 10.45 students per group. Thus, the question of which curriculum (or combination of curricular components) is feasible and most effective arises. By conducting an analysis of the pre‐existing literature on POCUS education, we collected information regarding how medical schools have incorporated it into their own curriculums in the past. With this information, we hope to form a template or foundation to aid instructors and course developers in implementing their own POCUS curriculums. 1. Tarique, U. et al., J. Ultrasound Med. 2018; 37:1. 2. Feilchenfeld, Z. et al., Med. Educ. 2018; 52:12. 3. Rempell, J.S. et al., West J. Emerg. 2016; 17:6. 4. Rao, S. et al., J. Ultrasound Med. 2008; 27:5. 5. Hoppmann, RA. et al., Crit. Ultrasound J. 2015; 7:8. 6. Steinmetz, P. et al., J. Ultrasound Med. 2016; 35: 9. 7. Mohialdin, V. et al., FASEB J. 2018; 32. 8. Stone‐McLean, J. et al., Cureus. 2017; 9:9. 9. Teichgräber, U.K.M. et al., Med. Educ. 1996; 30:4. 10. Hammoudi, N. et al., Arch. Cardiovasc. Dis. 2013; 106:10. 11. Moscova, M. et al., Anat. Sci. Educ. 2014; 8:3. 12. Wakefield, R.J. et al., Med. Teach. 2018; 40:6.
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.
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 | 0,074 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».