Design of a point‐of‐care ultrasound curriculum for pediatric emergency medicine fellows: A Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There has been a steady increase in the growth and utilization of point-of-care ultrasound (POCUS) in pediatric emergency medicine (PEM). POCUS has been established as an Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) core requirement for accreditation of PEM fellowship programs. Despite this requirement, training guidelines regarding POCUS knowledge and skills have yet to be developed. The purpose of this project was to develop a curriculum and a competency checklist for PEM fellow POCUS education. METHODS: We formed a core leadership group based on expertise in one or more key areas: PEM, POCUS, curriculum development, or Delphi methods. We recruited 29 PEM POCUS or ultrasound education experts from North America to participate in a three-round electronic Delphi project. The first Delphi round asked experts to generate a list of the core POCUS knowledge and skills that a PEM fellow would need during training to function as an autonomous practitioner. Subsequent rounds prioritized the list of knowledge and skills, and the core leadership group organized knowledge and skills into global competencies and subcompetencies. RESULTS: The first Delphi round yielded 61 POCUS areas of knowledge and skills considered important for PEM fellow learning. After two subsequent Delphi rounds, the list of POCUS knowledge and skills was narrowed to 38 items that addressed elements of six global competencies. The core leadership group then revised items into subcompetencies and categorized them under global competencies, developing a curriculum that defined the scope (depth of content) and sequence (order of teaching) of these POCUS knowledge and skill items. CONCLUSIONS: This expert, consensus-generated POCUS curriculum provides detailed guidance for PEM fellowships to incorporate POCUS education into their programs. Our curriculum also identifies core ultrasound knowledge and skills needed by PEM fellows to perform the specific POCUS applications recommended in prior publications.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».