Innovating Point-of-Care Ultrasound (POCUS) Education: A New Era of Undergraduate Medical Education at the University of Ottawa
Notice bibliographique
Résumé
The University of Ottawa's Point-of-Care Ultrasound (POCUS) curriculum in Undergraduate Medical Education (UGME) serves as a strong foundation for the increasing expectations of POCUS proficiency in Postgraduate Medical Education (PGME) and clinical practice. Our program has seen notable successes, particularly in the realms of medical student engagement, educational innovation, and interdisciplinary support. These successes are evidenced through robust student participation in curriculum development and implementation, research with national and international presentations, and Interest Groups (IGs). The success of this curriculum continues to have the support from UGME and many Departments and Divisions with the University of Ottawa. As we transition to Competency-Based Medical Education (CBME) and incorporate Entrustable Professional Activities (EPAs), our curriculum is well-positioned but requires ongoing refinement. Key areas for development include formalizing clerkship objectives, diversifying assessment methods, and leveraging technology for future clinical practice. In summary, while the POCUS curriculum at the University of Ottawa marks significant strides in medical education, a focused approach toward addressing these evolving demands will further solidify its role as a cornerstone in preparing future clinicians. ---------- Le curriculum sur l’échographie au point d’intervention (POCUS) de l’Université d’Ottawa dans le cadre des études médicales de premier cycle (EMPC) sert de base solide pour répondre aux attentes croissantes en matière de maîtrise de POCUS dans la formation médicale postdoctorale et la pratique clinique. Notre programme a connu des succès notables, en particulier dans les domaines de l’engagement des étudiants en médecine, de l’innovation pédagogique et du soutien interdisciplinaire. Ces succès se traduisent par une forte participation des étudiants à l’élaboration et à la mise en œuvre du programme, par des recherches présentées à l’échelle nationale et internationale, et par la création de groupes d’intérêt. Le succès de ce programme continue de bénéficier du soutien de l’EMPC et de nombreux départements au sein de l’établissement. Ce soutien est illustré par la participation active des membres du corps professoral à l’enseignement, aux initiatives de recherche et aux investissements financiers dans l’équipement, le tout dans le cadre de POCUS. Alors que nous passons à une formation médicale basée sur les compétences et intégrons des activités professionnelles confiables, notre curriculum nécessite des améliorations continues. Les domaines clés à développer comprennent la formalisation des objectifs du stage, la diversification des méthodes d’évaluation et l’exploitation de la technologie pour la pratique clinique future. Afin d’évaluer l’efficacité de ce programme, un plan d’évaluation sera mis en œuvre. Il comprendra des commentaires réguliers des étudiants et du corps enseignant afin d’évaluer la pertinence des objectifs du POCUS, ainsi que des évaluations formatives/sommatives pour contrôler les compétences et l’acquisition des aptitudes des apprenants. Si le programme POCUS de l’Université d’Ottawa marque une avancée significative dans l’enseignement médical, une approche ciblée visant à répondre à ces exigences en constante évolution renforcera encore son rôle de pierre angulaire dans la formation des futurs cliniciens.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».