Critical Care Ultrasound Competency of Fellows and Faculty in Pulmonary and Critical Care Medicine: A Nationwide Survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Competency assessment standards for Critical Care Ultrasonography (CCUS) for Graduate Medical Education (GME) trainees in pulmonary/critical care medicine (PCCM) fellowship programs are lacking. We sought to answer the following research questions: How are PCCM fellows and teaching faculty assessed for CCUS competency? Which CCUS teaching methods are perceived as most effective by program directors (PDs) and fellows. Methods: Cross-sectional, nationwide, electronic survey of PCCM PDs and fellows in accredited GME training programs. Results: PDs and fellows both reported the highest rates of fellow competence to use CCUS for invasive procedural guidance, but lower rates for assessment of deep vein thrombosis and abdominal organs. 54% and 90% of PDs reported never assessing fellows or teaching faculty for CCUS competency, respectively. PDs and fellows perceived hands-on workshops and directly supervised CCUS exams as more effective learning methods than unsupervised CCUS archival with subsequent review and self-directed learning. Conclusions: There is substantial variation in CCUS competency assessment among PCCM fellows and teaching faculty nationwide. The majority of training programs do not formally assess fellows or teaching faculty for CCUS competence. Guidelines are needed to formulate standardized competency assessment tools for PCCM fellowship programs.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».