Self‐Learning Videos in Focused Transthoracic Echocardiography Training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Focused transthoracic echocardiography (FOTE) is crucial for patients' bedside management. However, limited opportunities exist for practical FOTE training, prompting the use of simulation and self-learning videos to overcome this constraint. This study aimed to evaluate the impact of incorporating self-learning videos into a simulation FOTE training course. APPROACH: This was a prospective, randomized study involving University of Toronto internal medicine residents, who participated in a 2-h didactic and simulation FOTE training course before being randomized to a control group receiving written learning materials or an intervention group with additional self-directed learning videos. EVALUATION: Twenty-eight participants were randomized, and twenty-one (75%) completed the 1-month follow-up. Participants were assessed using a written test on image acquisition techniques and structure identification, scanning time and image quality on a simulator and self-reported scanning comfort, both pre-intervention and 1-month post-intervention. The groups had no significant difference in the time spent reviewing the material (1.5 vs. 1.4 h, p = 0.76). A significant increase in post-course scores was observed in all evaluations except for the control group's written test (p = 0.07). There were no significant between-group differences across the written test (p = 0.7), image quality (p = 0.6) and comfort level (p = 0.7). Compared to the control group, the intervention group exhibited a greater reduction in the scanning time (38 vs. 72 s, p = 0.02). IMPLICATIONS: FOTE training effectively increases theoretical knowledge and practical skills in a simulated setting. However, limited video utilization by participants precluded the inference of definitive conclusions on the impact of self-learning videos.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».