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Enregistrement W4399214487 · doi:10.1186/s13089-024-00375-4

Online vs in-person musculoskeletal ultrasound course: a cohort comparison study

2024· article· en· W4399214487 sur OpenAlexafffund
Shirley Lake, Ryan Brydges, Chris Penney, Diane Wilson, Raquel Sweezie, Maria Bagovich, David Bong, Susan G. Barr, Lynfa Stroud

Notice bibliographique

RevueThe Ultrasound Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaSunnybrook Research Institute
Mots-clésCohortWilcoxon signed-rank testMedicineTest (biology)Cohort studyPhysical therapyPsychologyMann–Whitney U testInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Point-of-care musculoskeletal (MSK) ultrasound (US) courses are typically held in-person. The COVID-19 pandemic guidelines forced courses to switch to online delivery. To determine this impact, we conducted an observational cohort study, comparing homework completion and image quality between an Online and a historical In-person cohort. METHODS: The In-person (n = 27) and Online (n = 24) cohorts attended two learning sessions spaced six months apart. The course content was the same, while the process of delivery differed. As homework, participants submitted US images biweekly for up to five months after each session. Expert faculty provided written feedback to all participants, and two independent reviewers rated the image quality for a subset of participants in each group who had completed at least 70% of their homework (In-person, n = 9; Online, n = 9). Participants self-reported their satisfaction through post-course evaluation. RESULTS: 63% of In-Person and 71% of Online cohort participants submitted their homework images. We observed no differences in the mean amount of homework images submitted for In-person (M = 37.3%, SD = 42.6%) and Online cohorts (M = 48.1%, SD = 38.8%; p > 0.05, Mann-Whitney U Test). At course end, the cohorts did not differ in overall image quality (p > 0.05, Wilcoxon Signed-rank Test). All participants reported high levels of satisfaction. CONCLUSIONS: A convenience sample of participants attending a basic MSK US course in-person and online did not differ statistically in homework completion, quality of submitted US images, or course satisfaction. We add to literature suggesting online learning remains a viable option post-pandemic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,353 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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