Evaluation of a Novel Point-of-Care Ultrasound Curriculum for First-Year Pediatric Residents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study is to evaluate a novel point-of-care ultrasound (POCUS) educational curriculum for pediatric residents. METHODS: The cohort study in graduate medical education was completed from January 2017 to March 2019. Postgraduate year 1 (PGY1) pediatric residents attended the educational curriculum that consisted of 3 half-day sessions over a 3-month period. Each session consisted of a lecture (introduction, extended focused assessment with sonography for trauma, soft tissue/musculoskeletal, cardiac, and resuscitative applications) followed by supervised hands-on scanning sessions. Group ratio was 3 learners to 1 machine/expert instructor. Main outcome measures included pre- and post-written test scores, as well as objective structured clinical examination (OSCE) scores. RESULTS: Forty-nine PGY1 residents (78% women) completed the curriculum. The mean (SD) pretest score was 68% (8.5), and the mean posttest score was 83% (8.3) with a difference of 15 (95% confidence interval, 12.5-17.6; P < 0.001). Mean (SD) focused assessment with sonography for trauma OSCE score after the curriculum was 88.7% (11.9). The number of PGY1 pediatric residents that were comfortable performing POCUS examinations increased from pretraining to posttraining for soft tissue/musculoskeletal (14%-61%, P < 0.001), extended focused assessment with sonography for trauma (24%-90%, P < 0.001), and cardiac (18%-86%, P < 0.001). All participants found the curriculum useful, and 42 of 49 (86%) stated the curriculum increased their ability to acquire and interpret images. CONCLUSIONS: Postgraduate year 1 pediatric residents learned the basics of POCUS through 3 brief educational sessions. The increase in posttest scores demonstrated improved POCUS knowledge, and the high OSCE score demonstrated their ability to acquire ultrasound images. Point-of-care ultrasound guidelines are needed for pediatric residency programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».