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Enregistrement W4380271296 · doi:10.1186/s13089-023-00325-6

Point-of-Care-ultrasound in undergraduate medical education: a scoping review of assessment methods

2023· review· en· W4380271296 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Ultrasound Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésCompetence (human resources)Data extractionCurriculumSystematic reviewMEDLINEMedical educationCategorizationInclusion (mineral)Medical physicsEducational measurementMedicineThematic analysisPoint of care ultrasoundPsychologyComputer scienceQualitative researchRadiologyUltrasoundPedagogyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Point-of-Care-Ultrasound (POCUS) curricula have rapidly expanded in undergraduate medical education (UME). However, the assessments used in UME remain variable without national standards. This scoping review characterizes and categorizes current assessment methods using Miller's pyramid for skills, performance, and competence of POCUS in UME. A structured protocol was developed using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). A literature search of MEDLINE was performed from January 1, 2010, to June 15, 2021. Two independent reviewers screened all titles and abstracts for articles that met inclusion criteria. The authors included all POCUS UME publications in which POCUS-related knowledge, skills, or competence were taught and objectively assessed. Articles were excluded if there were no assessment methods used, if they exclusively used self-assessment of learned skills, were duplicate articles, or were summaries of other literature. Full text analysis and data extraction of included articles were performed by two independent reviewers. A consensus-based approach was used to categorize data and a thematic analysis was performed. RESULTS: A total of 643 articles were retrieved and 157 articles met inclusion criteria for full review. Most articles (n = 132; 84%) used technical skill assessments including objective structured clinical examinations (n = 27; 17%), and/or other technical skill-based formats including image acquisition (n = 107; 68%). Retention was assessed in n = 98 (62%) studies. One or more levels of Miller's pyramid were included in 72 (46%) articles. A total of four articles (2.5%) assessed for students' integration of the skill into medical decision making and daily practice. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate a lack of clinical assessment in UME POCUS that focus on integration of skills in daily clinical practice of medical students corresponding to the highest level of Miller's Pyramid. There exists opportunities to develop and integrate assessment that evaluate higher level competencies of POCUS skills of medical students. A mixture of assessment methods that correspond to multiple levels of Miller's pyramid should be used to best assess POCUS competence in UME.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,434 · 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