Remote Instruction in Focused Assessment With Sonography in Trauma (FAST) Exams for Surgery Residents: A Pilot Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Focused Assessment with Sonography in Trauma (FAST) exam is an important component to the evaluation of trauma patients. With advances in technology and meeting limitations due to COVID-19, remote instruction and learning have gained popularity. We sought to determine whether remote instruction of FAST exams was feasible as sustainable surgical education and a possible alternative to traditional in-person teaching. METHODS: General surgery residents completed a baseline survey and skills assessment on FAST exams and were then randomized to remote or in-person instruction. The remote group participated in an instructional session with a content expert through video conference and then practiced on a simulated mannequin while the expert remotely provided feedback. The in-person group received the experience with the content expert in the room. Both groups completed a post-course survey immediately after the session and a follow-up survey and objective assessment at six-months. Results were compared with two-way analysis of variance (ANOVA). RESULTS: 14 residents underwent the curriculum, seven in each group. There was a significant increase in self-reported confidence when comparing pre- and immediate post-course results for both the remote and in-person groups. At six months, confidence scores remained elevated and skill assessment scores improved, although the latter did not reach significance. There was no significant difference in post-course results between the groups. CONCLUSIONS: Remote instruction of FAST exams was feasible. Pilot data demonstrated an increase in confidence and suggest outcomes that are similar to in-person instruction, which has positive implications for future remote educational and potentially clinical initiatives.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 découle