Critical care ultrasound training: a survey exploring the “education gap” between potential and reality in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critical care ultrasound (CCUS) is now a core competency for Canadian critical care medicine (CCM) physicians, but little is known about what education is delivered, how competence is assessed, and what challenges exist. We evaluated the Canadian CCUS education landscape and compared it against published recommendations. METHODS: A 23-item survey was developed and incorporated a literature review, national recommendations, and expert input. It was sent in the spring of 2019 to all 13 Canadian Adult CCM training programs via their respective program directors. Three months were allowed for data collection and descriptive statistics were compiled. RESULTS: Eleven of 13 (85%) programs responded, of which only 7/11 (64%) followed national recommendations. Curricula differed, as did how education was delivered: 8/11 (72%) used hands-on training; 7/11 (64%) used educational rounds; 5/11 (45%) used image interpretation sessions, and 5/11 (45%) used scan-based feedback. All 11 employed academic half-days, but only 7/11 (64%) used experience gained during clinical service. Only 2/11 (18%) delivered multiday courses, and 2/11 (18%) had mandatory ultrasound rotations. Most programs had only 1 or 2 local CCUS expert-champions, and only 4/11 (36%) assessed learner competency. Common barriers included educators receiving insufficient time and/or support. CONCLUSIONS: Our national survey is the first in Canada to explore CCUS education in critical care. It suggests that while CCUS education is rapidly developing, gaps persist. These include variation in curriculum and delivery, insufficient access to experts, and support for educators.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle