Training Nonexpert Users in Cardiopulmonary Point-of-Care Ultrasound Using a Virtual Curriculum and a Teleconsultation Model: A Multicentre Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Disparities in access to post-graduate cardiopulmonary point-of-care ultrasound (POCUS) training have limited uptake by non-specialists in remote care centres. This multicentre pre-post study evaluated the skill improvement of learners after participating in a longitudinal and virtual POCUS training program. Methods Non-expert POCUS users were recruited at urban teaching hospitals and geographically remote hospitals/nursing stations across four Canadian provinces. The three-week educational program consisted of e-learning, independent imaging practice, and point-of-care tele-ultrasound (tele-POCUS) consultations with experts during clinical encounters. Standardized assessments were used to evaluate skill improvement in image acquisition, image quality, and image interpretation for cardiac and lung/pleura POCUS (as measured on a 5-point Likert scale) after program completion and remotely delivered guidance via tele-POCUS. Results Among 29 learners, 17 (41% female) completed the training program, of which 7 practiced in remote hospitals/nursing stations. For cardiac POCUS, pre- and post-training assessments noted improvements in image acquisition (mean scores: 3.02 to 4.48, p<0.01), quality (2.49 to 4.06, p<0.01), and interpretation (3.03 to 4.44, p<0.01). Improvements in image acquisition (3.27 to 4.63, p<0.01), quality (3.25 to 4.53, p<0.01), and interpretation (3.35 to 4.65, p<0.01) were also noted for lung/pleura POCUS. A total of 153 tele-POCUS consultations (77 cardiac and 76 lung/pleura) were performed. Image acquisition improved after remote guidance was provided to learners using tele-POCUS (all p<0.01). Results were similar in analyses stratified by geographical setting. Conclusion Cardiopulmonary POCUS can be successfully taught to learners in diverse geographical settings using a virtual training format and tele-POCUS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».