The knowledge and skills needed to perform intestinal ultrasound for inflammatory bowel diseases—an international Delphi consensus survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intestinal ultrasound (IUS) is a non-invasive modality for monitoring disease activity in inflammatory bowel diseases (IBD). IUS training currently lacks well-defined standards and international consensus on competency criteria. AIM: To achieve international consensus on what competencies should be expected from a newly certified IUS practitioner. METHODS: A three-round, iterative Delphi process was conducted among 54 IUS experts from 17 countries. Round 1 was a brainstorming phase with an open-ended question to identify the knowledge and skills that experts believe a newly certified IUS practitioner should possess. The experts' suggestions were then organised into statements by a Steering Committee. In round 2, the experts commented upon and rated the statements, which were revised accordingly. In round 3, the experts rated the revised statements. Statements meeting the pre-defined consensus criterion of at least 70% agreement were included in the final list of statements. RESULTS: In total, 858 items were suggested by the experts in the first round. Based on these suggestions, 55 statements were organised into three categories: knowledge, technical skills and interpretation skills. After the second round, 53 revised statements remained. After the final round, a total of 41 statements had achieved consensus. CONCLUSIONS: We established international, expert consensus on the knowledge and skills that should be expected from newly certified IUS practitioners. These consensus statements are the first step towards mastery learning for IUS training. Educators can utilise these statements to design training programmes and evaluate the competencies of trainees before they engage in independent practice.
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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 | 0,038 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».