Teaching Ultrasonographic Basic Examination Skills (TUBES): Assessment of an Ultrasound Skill Simulator in Teaching Ultrasound-Guided Paracentesis, a Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound guidance during centesis is recommended to reduce the risk of serious complications, improve success rates, and choose appropriate sampling locations and equipment. The aim of this study was to develop an accessible and reusable ultrasound skill simulator for ultrasound guided centesis (USGC). Fifty second-year veterinary students reviewed an instructional video prior to performing two USGC skill tests on the simulator, separated by a period of practice. Following practice there was a significant improvement in scores ( p < .0001), and average score and time improved by 8.6% and 163.3 seconds, respectively. The proportion of successful aspirates improved by 9%, from 66% to 75%. Most post-session survey feedback was positive, and none was negative. Thirty-eight of 49 participants (78%) indicated they would prefer learning this skill with the simulator or in combination with individual practice and/or observation. Ninety-eight percent (49/50) strongly agreed that “this training simulator should be incorporated into the veterinary curriculum,” and 94% (47/50) strongly agreed with the statement, “I would use this training simulator again to practice basic ultrasound skills.” Eighty-four percent (42/50) strongly agreed their skills and knowledge improved using the simulator, and 82% (41/50) strongly agreed they gained confidence with ultrasound using the simulator. The remainder of the responses for these four questions was agreement, and no student disagreed with any of the statements. The authors conclude this is an effective and well-received simulator for teaching ex vivo USGC and recommend incorporation into the veterinary curriculum for basic ultrasound skill training.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».