Current Use, Training, and Barriers to Point-of-Care Ultrasound Use in ICUs in the Department of Veterans Affairs
Notice bibliographique
Résumé
Background Point-of-care ultrasound (POCUS) has become an integral part of critical care medicine for procedural guidance, bedside diagnostics, and assessing response to treatment. Multiple critical care societies recommend POCUS use, and POCUS training has been a requirement for critical care fellowship since 2012. Yet, current practice patterns of POCUS use in ICUs are not well known. Research Question This study aimed to characterize current POCUS use, training needs, and barriers to use among intensivists. Study Design and Methods A prospective observational study of all Veterans Affairs (VA) medical centers was conducted between June 2019 and March 2020 using a web-based survey of all chiefs of staff and ICU chiefs. These data were compared with those from a similar survey conducted in 2015. Results Chiefs of staff and ICU chiefs from 130 VA medical centers were surveyed with 100% and 94% response rates, respectively. At least one physician currently uses POCUS in 93% of ICUs, and 62% of individual physicians were estimated to be using POCUS. The most common POCUS applications were procedural guidance (59%), cardiac ultrasound (55%), and thoracic ultrasound (56%) . Most chiefs (80%) reported teaching POCUS to trainees in their ICU. The most frequently reported barriers to POCUS use were lack of trained providers (48%), lack of funding for training (45%), lack of training opportunities (37%), and lack of image archiving (34%). From 2015 through 2020, POCUS use increased across most applications and an increase in desire for training was seen. Interpretation POCUS use increased across VA ICUs between 2015 and 2020, but significant gaps remain. Without a deliberate investment in POCUS training and infrastructure for physicians in practice, institutions are unlikely to benefit fully from standardized POCUS use in ICUs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».