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Enregistrement W4210467275 · doi:10.24908/pocus.v7ikidney.14987

Integrating Point of Care Ultrasound into Nephrology Fellowship Training: Insights from a Pilot Program

2022· article· en· W4210467275 sur OpenAlex
Ann Young, Benoit Imbeault, Alberto Goffi, Alireza Zahirieh, Claire Kennedy, Daniel Blum, Ron Wald, William Beaubien‐Souligny

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevuePOCUS Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalJewish General HospitalSunnybrook Health Science CentreToronto General HospitalUniversity of TorontoHôpital Maisonneuve-RosemontSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrologyMedicineCurriculumInternal medicinePoint of care ultrasoundKidney diseaseIntensive care medicineMedical educationUltrasoundPsychologyRadiologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In nephrology, point-of-care ultrasound (POCUS) has multiple applications including the rapid evaluation of acute kidney injury, enhancing the initial evaluation of chronic kidney disease, direct evaluation of vascular access, and improved fluid balance management in acute and chronic settings [1, 2]. Recently, the role of POCUS has been formally acknowledged by the American College of Physicians and curricula specific to nephrology have been proposed [3, 4]. However, the integration of a novel clinical skill into a field comes with its unique set of challenges. Above all, most nephrologists in leadership roles within fellowship training programs lack POCUS experience, which represent a significant barrier for adequate exposure and teaching. Although educational curriculum centered on nephrology have been proposed, the optimal model to ensure adequate POCUS exposure considering the scarcity of expertise among educators is not known.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,297 · 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