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Enregistrement W4390651610 · doi:10.56068/nxky6705

Prehospital Standards for Point of Care Ultrasound

2024· article· en· W4390651610 sur OpenAlexaffabout
Dilpreet S. Bajwa, Jared D. W. Price, Savanna Boutin, A. Kapur

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Paramedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationQuality assuranceScope (computer science)Competence (human resources)MedicineScope of practiceMedical emergencyPoint of carePatient careMedical educationHealth careNursingComputer scienceExternal quality assessmentPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Point of care ultrasound (POCUS) has become an increasingly recognized tool for the rapid bedside assessment of undifferentiated patients. With the advent of affordable portable devices, this tool has expanded to the prehospital world, offering an opportunity to improve patient care prior to arrival in the emergency department. To assess how this tool has become incorporated into paramedical care in Canada, we conducted a cross-sectional survey of paramedical licensing bodies across Canada investigating POCUS accreditation, licensing, scope of practice, and quality assurance regulation for paramedics. Overall, few provincial paramedical licensing bodies include POCUS in the scope of practice for prehospital practitioners, and those who do are not involved with POCUS training, licensing, or quality assurance. Our findings highlight the need for defined competence standards and quality assurance metrics to ensure safe and effective use of this bedside tool.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,394 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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