Abstracts from the Veterinary Emergency and Critical Care Ultrasound Society
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies have shown cardiovascular veterinary pointof-care ultrasound (VPOCUS) performed by non-specialists helps differentiate cardiac from respiratory disease, and that a short handson training course including interpretation of cineloops improves novice sonographer cardiac VPOCUS accuracy.Studies evaluating sonographer interpretation of LUS cineloops in companion animals are lacking.This study evaluated the accuracy of novice sonographer interpretation of LUS using a binary question approach over a 3-month period.We hypothesized that hands-on VPOCUS training and cineloops interpretation will increase novice sonographer accuracy to answer binary LUS questions.Materials and methods: Twelve interns, with minimal prior ultrasound experience, received a 5-h (1 theory, 4 practical) course on LUS, using a binary question approach.Learner performance to assess LUS findings was assessed prior to (T0), immediately following (T1), and 3 months after training (T3).Between T1 and T3 interns had access to scan clinical patients using VPOCUS, and to record cineloops for review by an experienced VPOCUS clinician.Results: The accurate/inaccurate/unanswered (mean (SD)) responses to binary LUS questions increased from 36.3% (12.8)/15.3%(4.1)/48.4% (13.3) at T0 to 64.6% (9.2)/10.7%(2.8)/24.7%(11.3) at T1 to 85.9% (5.8)/9.8%(3.4)/4.3%(6.2) at T3, respectively.Accuracy for detection of pleural effusion, b-line presence, and b-line quantification was 67.4% (2.6), 74.31% (3.1), and 71.5% (3.1) at T0. Accuracy for the curtain sign, Z lines, lung point, shred sign, double curtain sign, and I-lines was lower at 29.2% (1.4), 22.9% (0.9), 16.7% (0.8), 6.9% (0.4), 4.9% (0.6), and 2.1% (0.4), respectively.At T1, the accuracy of detecting curtain signs, Z lines, double curtain and lung point increased to > 50%, but remained low for I-lines (7.6% (0.9)) and the shred sign (18.1% (1)), with 80% of novices leaving I line and shred sign questions unanswered.At T3 all binary questions were accurately answered > 75% of the time, with > 90% accuracy for double curtain sign (98.6% (0.4)), pleural effusion (93.8% (1.5)), shred sign (93.8% (0.9)), and curtain sign (91% (1.2)).Conclusions: Novice sonographers can rapidly answer most binary questions on LUS with high accuracy following a brief hand on training session and 3 months of clinical practice.Given the difficulty of identifying I-lines and the shred sign, these may be areas requiring greater training.Capture and interpretation of cineloops during clinical practice, with feedback from an experienced VPOCUS operator, appears to improve novice sonographer learner performance rapidly.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,301 | 0,143 |
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 ».