Impact of Point-of-Care Ultrasound in Medical Decision Making: Informing the Development of an Internal Medicine Global Health POCUS Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Point-of-care Ultrasound (POCUS) is particularly useful in low-middle income countries (LMICs) where advanced imaging modalities and diagnostics are often unavailable. However, its use among Internal Medicine (IM) practitioners is limited and without standard curricula. This study describes POCUS scans performed by U.S. IM residents rotating in LMICs to provide recommendations for curriculum development. METHODS: IM residents within a global health track performed clinically-indicated POCUS scans at two sites. They logged their interpretations and whether or not the scan changed diagnosis or management. Scans were quality-assured by POCUS experts in the US to validate results. Using the criteria of prevalence, ease of learning, and impact, a framework was developed for a POCUS curriculum for IM practitioners within LMICs. RESULTS: A total of 256 studies were included in analysis. 237 (92.5%) answered the clinical question, 107 (41.8%) changed the diagnosis, and 106 (41.4%) changed management. The most frequently used applications were the Focused Assessment for Sonography for HIV associated TB (FASH) exam, finding fluid (pericardial effusion, pleural effusion, ascites), qualitative assessment of left ventricular function, and assessment for A-lines/B-lines/consolidation. The following scans met ease of learning criteria: FASH-basic, assessment of LV function, A-lines vs. B-lines, and finding fluid. Finding fluid and assessment of LV function changed diagnosis and management most frequently, greater than 50% of the time for each category. DISCUSSION/CONCLUSION: We recommend the following applications as highest yield for inclusion in a POCUS curriculum for IM practitioners within LMICs: finding fluid (pericardial effusion, pleural effusion, ascites) and assessment of gross LV function.
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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 | 0,064 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».