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Enregistrement W4404446185 · doi:10.24908/pocus.v9i2.17241

Team-Based Learning & Point of Care Ultrasound (POCUS) to Augment a Preclinical Cardiovascular Physiology Course

2024· article· en· W4404446185 sur OpenAlex
Cynthia Zheng, R. Salvatore, Rachel Cary, Sara Youssef, Grace Pinhal‐Enfield, Catherine Chen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePOCUS Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRobert Wood Johnson Medical School, Rutgers, The State University of New Jersey
Mots-clésSession (web analytics)MedicineTeam-based learningPoint of care ultrasoundPsychological interventionPhysical therapyMedical educationUltrasoundNursingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There has been increasing interest in point of care ultrasound (POCUS) as a learning tool in preclinical medical anatomy and physiology courses. Few interventions have used team-based learning (TBL) to teach cardiac POCUS. This study investigates a novel TBL exercise designed to integrate cardiac anatomy, physiology, and cardiac POCUS education within a first-year cardiovascular (CV) course called Team-Based Learning – Ultrasound (TBL-US). Methods: The TBL-US exercise consisted of four phases: preparation, individual and team readiness assurance, image acquisition and application, and knowledge assessment. Six second-year students were trained to facilitate the session under physician supervision. Pre- and post-session knowledge assessments were administered to determine knowledge acquisition. Pre- and post-session surveys were administered to assess attitudes, beliefs, and confidence surrounding cardiac POCUS. Final exam scores were compared between participants and non-participants of TBL-US and stratified into high- and low-performing subgroups to account for pre-TBL baseline differences in ability between the groups. Results: A total of 54 first-year medical students completed TBL-US. Students showed significant improvement on the post-knowledge assessment compared to the pre-knowledge assessment (70.5% vs. 54.9% [p< 0.001]) and scored significantly higher on the final CV exam compared to non-participants (low-performing group: 85.92% vs. 81.02% [p=0.039], high-performing group: 89.22% vs. 85.95% [p=0.038]). Between 43.3-72.7% of students reported that TBL-US increased their understanding of CV anatomy, physiology, and cardiac POCUS. Discussion: Students found TBL-US to be a valuable teaching modality and improved student knowledge of CV anatomy, physiology, and cardiac POCUS. TBL-US effectively augments the learning of cardiac anatomy and physiology during the preclinical undergraduate medical curriculum.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,338 · 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