Point of Care Ultrasound (POCUS) Applications Taught Within Canadian Internal Medicine Residency Programs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Point of care ultrasound (POCUS) is an important tool for bedside diagnostics and procedures within internal medicine. In 2017 the Canadian Internal Medicine Ultrasound (CIMUS) group provided recommendations for applications to teach POCUS to internal medicine trainees. The way that training programs have implemented these recommendations has not been assessed. We aim to assess POCUS applications taught within internal medicine training programs, five years after the CIMUS group's recommendations. Methods: An anonymous survey was distributed in 2022 to POCUS leads at Canadian internal medicine residency and general internal medicine subspecialty training programs. This voluntary survey assessed which POCUS applications were being taught to trainees. Results: A total of 17 responses for the core training program and 12 responses for the subspecialty training program were collected. There was widespread uptake of the CIMUS-recommended POCUS applications within core and subspecialty level training. The compliance was higher for procedures than diagnostics. Many applications recommended at the subspecialty level were being incorporated into the core training program curriculum. Many applications that were not commented on by the CIMUS group were also incorporated into POCUS curricula. Conclusions: POCUS education within Canadian internal medicine residency programs are largely in sync with the CIMUS recommendations published in 2017. Many programs have expanded their training beyond the CIMUS group's recommendations.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».