The development of two Point of Care Ultrasound stations for Objective Structured Clinical Examinations in undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Point-of-care ultrasound (POCUS) is a valuable clinical skill that improves clinical care but requires substantial training. Validated assessment tools provide empirical evidence regarding trainee performance while also informing program-level evaluation. We developed two POCUS-specific stations for objective structured clinical examinations (OSCEs) to assess skill acquisition and inform best practices in undergraduate medical education. Methods: A multidisciplinary group of POCUS educators identified two POCUS applications (pleural effusion and abdominal free fluid) well suited for the undergraduate level. A modified Delphi approach was used to develop POCUS-application-specific skill checklists and global rating scale. Two medical programs piloted the stations to inform reliability. Results: Across two sites, 46 and 41 students participated in the pleural effusion and abdominal free fluid stations respectively. Checklists showed high internal reliability, with Cronbach's alpha of 0.85 (95% CI 0.71-0.93) for the pleural effusion station and 0.87 (95% CI 0.74-0.95) for the abdominal free fluid station. Krippendorff's alpha, a measure of inter-rater reliability, was also equally strong at 0.85 (95% CI 0.43-0.94) and 0.83 (95% CI 0.50-0.94) respectively. Conclusion: Both POCUS OSCE stations demonstrated good internal and inter-rater reliability. Deployment of these OSCE stations at programs with integrated POCUS curricula may help refine programming and training expectations.
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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 | 0,028 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».