Use of point-of-care ultrasound in rural British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the scale and scope of use of point-of-care ultrasound (POCUS) in rural British Columbia (BC). DESIGN: Online survey. SETTING: Rural BC. PARTICIPANTS: Physicians practising in rural BC communities. MAIN OUTCOME MEASURES: Practitioner demographic and practice characteristics, locations and frequency of POCUS use, POCUS education and training, and practitioner attitudes about and barriers to POCUS use. RESULTS: Two hundred twenty-seven surveys were completed in fall 2021, corresponding to a response rate of 11.9% of all rural practitioners in BC. A total of 52.1% of respondents worked in communities with less than 10,000 people, while 24.9% had practices with relatively large proportions of Indigenous patients (more than 20% of the practice population). Respondents reported ease of access to local POCUS devices, with use highest in emergency departments (87.2%) followed by ambulatory care clinic (54.7%) and inpatient (50.3%) settings. Use of POCUS influenced clinical decision making in half the occasions in which it was employed, including a range of diagnostic and procedural applications. Barriers to use included lack of training, limited time to perform POCUS scans, and absence of image review or consultative support. Needed support for POCUS identified by respondents included real-time image acquisition advice and funding for both device acquisition and training. Recommendations for including POCUS training in undergraduate and residency education were strongly supported. CONCLUSION: Use of POCUS in BC is expanding in frequency, scope, and scale in practices serving rural areas and in rural communities with large Indigenous populations, with practitioners reporting important improvements in clinical care as a result. Future research could help improve systemic support for POCUS use, guide needed curriculum changes in medical school and postgraduate training, and be used to inform continuing professional development needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».