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Enregistrement W3203026486 · doi:10.2196/31132

Use of an Online Ultrasound Simulator to Teach Basic Psychomotor Skills to Medical Students During the Initial COVID-19 Lockdown: Quality Control Study

2021· article· en· W3203026486 sur OpenAlexvenueno aff
Jean‐Yves Meuwly, Katerina Mandralis, Estelle Tenisch, Giuseppe Gullo, Pierre Frossard, Laura Morend

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychomotor learningPopularityUltrasoundSimulationMedicineComputer-assisted web interviewingPhysical therapyMedical educationPsychologyMedical physicsComputer scienceMathematicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Teaching medical ultrasound has increased in popularity in medical schools with hands-on workshops as an essential part of teaching. However, the lockdown due to COVID-19 kept medical schools from conducting these workshops. OBJECTIVE: The aim of this paper is to describe an alternative method used by our medical school to allow our students to acquire the essential psychomotor skills to produce ultrasound images. METHODS: Our students took online ultrasound courses. Consequently, they had to practice ultrasound exercises on a virtual simulator, using the mouse of their computer to control a simulated transducer. Our team measured the precision reached at the completion of simulation exercises. Before and after completion of the courses and simulator's exercises, students had to complete a questionnaire dedicated to psychomotor skills. A general evaluation questionnaire was also submitted. RESULTS: A total of 193 students returned the precourse questionnaire. A total of 184 performed all the simulator exercises and 181 answered the postcourse questionnaire. Of the 180 general evaluation questionnaires that were sent out, 136 (76%) were returned. The average precourse score was 4.23 (SD 2.14). After exercising, the average postcourse score was 6.36 (SD 1.82), with a significant improvement (P<.001). The postcourse score was related to the accuracy with which the simulator exercises were performed (Spearman rho 0.2664; P<.001). Nearly two-thirds (n=84, 62.6%) of the students said they enjoyed working on the simulator. A total of 79 (58.0%) students felt that they had achieved the course's objective of reproducing ultrasound images. Inadequate connection speed had been a problem for 40.2% (n=54) of students. CONCLUSIONS: The integration of an online simulator for the practical learning of ultrasound in remote learning situations has allowed for substantial acquisitions in the psychomotor field of ultrasound diagnosis. Despite the absence of workshops, the students were able to learn and practice how to handle an ultrasound probe to reproduce standard images. This study enhances the value of online programs in medical education, even for practical skills.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,441 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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