Can Medical Students Learn and Perform POCUS in the Pediatric Emergency Department? Implementation of a Short Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine medical student ability to accurately obtain and interpret POCUS exams of varying difficulty in the pediatric population after a short didactic and hands-on POCUS course. Methods: Five medical students were trained in four POCUS applications (bladder volume, long bone for fracture, limited cardiac for left ventricular function, & inferior vena cava collapsibility) and enrolled pediatric ED patients. Ultrasound-fellowship-trained emergency medicine physicians reviewed each scan for image quality and interpretation accuracy using the American College of Emergency Physicians’ quality assessment scale. We report acceptable scan frequency and medical student vs. Ultrasound-fellowship-trained emergency medicine physician interpretation agreement with 95% confidence intervals (CI). Results: Ultrasound-fellowship-trained emergency medicine physicians graded 51/53 bladder volume scans as acceptable (96.2%; 95% CI 87.3-99.0%) and agreed with 50/53 bladder volume calculations (94.3%; 95% CI 88.1-100%). Ultrasound-fellowship-trained emergency medicine physicians graded 35/37 long bone scans as acceptable (94.6%; 95% CI 82.3-98.5%) and agreed with 32/37 medical student long bone scan interpretations (86.5%; 95% CI 72.0-94.1%). Ultrasound-fellowship-trained emergency medicine physicians graded 116/120 cardiac scans as acceptable (96.7%; 95% CI 91.7-98.7%) and agreed with 111/120 medical student left ventricular function interpretations (92.5%; 95% CI 86.4-96.0%). Ultrasound-fellowship-trained emergency medicine physicians graded 99/117 inferior vena cava scans as acceptable (84.6%; 95% CI 77.0-90.0%) and agreed with 101/117 medical student interpretations of inferior vena cava collapsibility (86.3%; 95% CI 78.9-91.4%). Conclusions: Medical students demonstrated satisfactory ability within a short period of time in a range of POCUS scans on pediatric patients after a novel curriculum. This supports the incorporation of a formal POCUS education into medical school curricula and suggests that novice POCUS learners can attain a measure of competency in multiple applications after a short training course.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».