Development and Evaluation of a Kidney Point-Of-Care Ultrasound (POCUS) Training Program for Nephrology Fellows: A Quality Improvement Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Point of care ultrasound (POCUS) has become increasingly integrated into routine clinical care, though its adoption in nephrology remains limited. Objective: This pilot study evaluated a program to train nephrology fellows to perform POCUS to detect small kidney size and hydronephrosis. Design and Setting: We performed a quality improvement initiative at a single academic center (St. Michael's Hospital). Patients: 63 patients were included. Measurements: Pre- and post-workshop surveys assessed trainees' comfort level with kidney POCUS imaging. Patient satisfaction was also measured using a questionnaire. Time to kidney imaging, radiologic diagnosis and kidney POCUS diagnostic accuracy were also assessed. Methods: Nephrology fellows participated in two 1-hour workshops featuring didactic and hands-on training using POCUS machines, after which they scanned hospitalized patients. Results: Sixty-two native kidneys and 32 transplant kidneys were scanned. Patient surveys indicated high satisfaction with POCUS, with 71% preferring bedside ultrasound in future care. Trainee confidence with using POCUS improved post-workshop. Trainee-performed POCUS demonstrated a specificity of 1.00 (95% CI 0.94-1.00) and 0.96 (95% CI 0.80-1.00) for the detection of hydronephrosis in native and transplant kidneys, respectively. Nephrology trainees demonstrated a specificity of 0.75 (95% CI 0.53-0.90) [left native kidneys], 0.81 (95% CI 0.61-0.93) [right native kidneys] and 0.97 (95% CI 0.84-1.00) [transplant kidneys] for the detection of small kidney size. Limitations: The prevalence of hydronephrosis and small kidneys was too low in this pilot study to draw conclusions about sensitivity. Additionally, a majority of the kidneys underwent POCUS imaging after an ultrasound had been performed in the medical imaging department. Conclusions: Despite the increasing demand for POCUS training in nephrology, a significant gap persists in its clinical integration. Our study demonstrates that a structured workshop improves trainee confidence in kidney POCUS, with high patient satisfaction. Preliminary findings suggest that nephrology fellow-performed POCUS is feasible and promising, though further large-scale studies are needed to validate its clinical utility.
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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 | 0,040 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».