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Enregistrement W4327814888 · doi:10.1155/2023/7584670

Point of Care Ultrasound (POCUS) Utilization and Barriers by Senior Emergency Medicine and Critical Care Residents at Two Teaching Referral Hospitals, Addis Ababa, Ethiopia

2023· article· en· W4327814888 sur OpenAlexaff
Ayalew Zewdie Tadesse, Temesgen Beyene, Dirijit Mamo Alemu, Anne Aspler

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralPoint of care ultrasoundFamily medicineCritically illEmergency medicineCross-sectional studyTertiary careEmergency departmentNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. POCUS has become an integral part of the practice of emergency medicine. POCUS is a highly focused, limited, goal-directed exam with the expressed purpose of answering selected questions used at the bedside for critically ill patients who are not stable. We aimed to assess POCUS utilization and barriers by senior-year emergency medicine and critical care residents at two tertiary academic and referral hospitals in Addis Ababa, Ethiopia. Methodology. A cross-sectional study was conducted from June 1 to August 30, 2022 in St Paul’s Hospital Millennium Medical College and Tikur Anbessa Specialized Hospital using an electronic survey of senior-year (second and third years) emergency medicine and critical care residents. Data were collected using Goggle form, exported to SPSS version 24, and then analyzed. Result. Seventy-six residents out of 78 (97.4%) responded to the online survey. The mean age was 29.9 years with an SD of 2.87. Fifty-six residents (73.7%) were male and 45 (59.2%) were year 2 residents. Sixty-one (76.3%) had previous POCUS training. Fifty residents (82.0%) received training from the classroom. Twenty-seven residents (35.5%) rated their current level of knowledge as good for sterile transducer techniques, 28 (36.8%) rated fair for their knobology, and 27 (35.5%) rated very good for their transducer selection knowledge. Thirty-two (42.1%) rated very good about their ability to interpret IVC. 26 (34.2%) responded that they had good ability to interpret FAST/EFAST. Forty-nine (64.5%) residents claimed lack of an ultrasound machine followed by 33 (43.4%) lack of organized curriculum were the main barriers to POCUS utilization. Forty-two (55.3%) residents preferred to complete face-to-face teaching, while 33 (43.4%) preferred blended learning both face-to-face and online. Conclusion. POCUS is performed by the majority of EMCC residents. The most frequent scans performed by residents were FAST, IVC, and lung scans. Lack of ultrasound machine and organized curriculum was the main barrier to US utilization. Availability of equipment, face-to-face training, and having an organized curriculum are recommended by residents to improve their skills in the future.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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