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Enregistrement W4225146132 · doi:10.1111/apt.16950

The knowledge and skills needed to perform intestinal ultrasound for inflammatory bowel diseases—an international Delphi consensus survey

2022· article· en· W4225146132 sur OpenAlexaff
Gorm Roager Madsen, Rune Wilkens, Trine Boysen, Johan Burisch, Robert V. Bryant, Dan Carter, K Gecse, Christian Maaser, Giovanni Maconi, Kerri L. Novak, Carolina Palmela, Leizl Joy Nayahangan, Martin G. Tolsgaard

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNovo Nordisk Fonden
Mots-clésMedicineInflammatory Bowel DiseasesDelphi methodDelphiMEDLINEInflammatory bowel diseaseGastroenterologyUltrasoundInternal medicineMedical physicsRadiologyArtificial intelligenceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,348 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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