Training strategies for point of care ultrasound in the ICU
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Ultrasound in critical care medicine (CCUS) is a relatively young tool that has been evolving rapidly as skillsets, applications and technology continue to progress. Although ultrasound is identified as a core competency in intensive care unit (ICU) training, there remains significant variability and inconsistencies in the delivery of ultrasound training. The goal of this narrative review is to explore areas of consensus and highlight areas where consensus is lacking to bring attention to future directions of ultrasound training in critical care medicine. RECENT FINDINGS: There exists considerable variation in competencies identified as basic for CCUS. Recent efforts by the European Society of Intensive Care Medicine serve as the most up to date iteration however implementation is still limited by regional expertise and practice patterns. Major barriers to ultrasound training in the ICU include a lack of available experts for bedside teaching and a lack of familiarity with new technology. SUMMARY: Though international uptake of CCUS has made many gains in the past 20 years, further adoption of technology will be required to overcome the traditional barriers of CCUS training. Although the availability and time constraints of experts will remain a limitation even with wireless capabilities, the ability to expand beyond the physical constraints of an ultrasound machine will vastly benefit efforts to standardize training and improve access to knowledge.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».