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Enregistrement W4294316417 · doi:10.1186/s12909-022-03680-5

Assessment of changes in gaze patterns during training in point-of-care ultrasound

2022· article· en· W4294316417 sur OpenAlexafffund
Alice H. Y. Chan, Wei Feng Lee, Pascal W. M. Van Gerven, Jordan Chenkin

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésGazeMedicineFixation (population genetics)Eye trackingPoint of care ultrasoundUltrasoundPhysical therapyFocused assessment with sonography for traumaDuration (music)Physical medicine and rehabilitationAudiologyPsychologySurgeryRadiologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Point-of-care ultrasound (POCUS) is a core skill in emergency medicine (EM), however, there is a lack of objective competency measures. Eye-tracking technology is a potentially useful assessment tool, as gaze patterns can reliably discriminate between experts and novices across medical specialties. We aim to determine if gaze metrics change in an independent and predictable manner during ultrasound training. METHODS: A convenience sample of first-year residents from a single academic emergency department was recruited. Participants interpreted 16 ultrasound videos of the focused assessment with sonography for trauma (FAST) scan while their gaze patterns were recorded using a commercially available eye-tracking device. The intervention group then completed an introductory ultrasound course whereas the control group received no additional education. The gaze assessment was subsequently repeated. The primary outcome was total gaze duration on the area of interest (AOI). Secondary outcomes included time to fixation, mean duration of first fixation and mean number of fixations on the AOI. RESULTS: 10 EM residents in the intervention group and 10 non-EM residents in the control group completed the study. After training, there was an 8.8 s increase in the total gaze time on the AOI in the intervention group compared to a 4.0 s decrease in the control group (p = .03). EM residents were also 3.8 s quicker to fixate on the AOI whereas the control group became 2.5 s slower (p = .04). There were no significant interactions on the number of fixations (0.43 vs. 0.18, p = .65) or duration of first fixation on the AOI (0.02 s vs. 0.06 s, p = .63). CONCLUSIONS: There are significant and quantifiable changes in gaze metrics, which occur with incremental learning after an ultrasound course. Further research is needed to validate the serial use of eye-tracking technology in following a learner's progress toward competency in point-of-care ultrasound image interpretation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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