Rapid Proficiency in Femoral and Popliteal Nerve Identification Is Achievable After a Brief Educational Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Ultrasound guidance for the delivery of regional anesthesia in the emergency department (ED) is an area of increasing interest. However, in order to perform a regional nerve block, one must first be able to correctly identify the specific nerve on ultrasound. Therefore, the primary purpose of this study is to investigate the number of supervised ultrasound examinations required for an emergency medicine (ED) physician to gain proficiency in accurately identifying the nerves of the lower extremity at the level of the femoral and popliteal nerves. Methods The proficiency outcome was defined as the number of attempts a resident needed to locate and correctly identify the femoral and popliteal nerves for 10 consecutive examinations. Didactic education was provided via a one-hour lecture and two supervised hands-on ultrasound examinations for each region prior to testing. Count data are summarized using percentages or medians and ranges. Random effects negative binomial regression was used for modeling panel count data, with the results summarized as an incidence rate ratio (95% confidence interval) and P-values <0.05 considered statistically significant. Results Complete data for the number of attempts, confidence, gender, and years in practice was available for 31 residents. The median number of attempts and range for popliteal and femoral nerves were 0 (0-11) and 0 (0-11), respectively. The median level of confidence and range for popliteal and femoral nerves were 3.5 (1-5) and 3 (1-5), respectively. There was a significant association between confidence and proficiency (P=0.009) and between years in practice and proficiency (P=0.010). Conclusion The findings of this small data set would suggest that proficiency can be quickly obtained in identifying the femoral and popliteal nerves with ultrasound after only a few proctored examinations. A significant association was found between years in practice and proficiency. This suggests that physicians with previous ultrasound scanning experience may require fewer supervised examinations when learning how to identify the femoral and popliteal nerves.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».