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Enregistrement W6958992493 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6690911.v1

Point-of-Care-ultrasound in undergraduate medical education: a scoping review of assessment methods

2024· other· en· W6958992493 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Taxonomy and Phylogenetics
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationThematic analysisInclusion (mineral)Competence (human resources)Educational measurementCurriculumMEDLINEData extraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Point-of-Care-Ultrasound (POCUS) curricula have rapidly expanded in undergraduate medical education (UME). However, the assessments used in UME remain variable without national standards. This scoping review characterizes and categorizes current assessment methods using Miller’s pyramid for skills, performance, and competence of POCUS in UME. A structured protocol was developed using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). A literature search of MEDLINE was performed from January 1, 2010, to June 15, 2021. Two independent reviewers screened all titles and abstracts for articles that met inclusion criteria. The authors included all POCUS UME publications in which POCUS-related knowledge, skills, or competence were taught and objectively assessed. Articles were excluded if there were no assessment methods used, if they exclusively used self-assessment of learned skills, were duplicate articles, or were summaries of other literature. Full text analysis and data extraction of included articles were performed by two independent reviewers. A consensus-based approach was used to categorize data and a thematic analysis was performed. Results A total of 643 articles were retrieved and 157 articles met inclusion criteria for full review. Most articles (n = 132; 84%) used technical skill assessments including objective structured clinical examinations (n = 27; 17%), and/or other technical skill-based formats including image acquisition (n = 107; 68%). Retention was assessed in n = 98 (62%) studies. One or more levels of Miller’s pyramid were included in 72 (46%) articles. A total of four articles (2.5%) assessed for students’ integration of the skill into medical decision making and daily practice. Conclusions Our findings demonstrate a lack of clinical assessment in UME POCUS that focus on integration of skills in daily clinical practice of medical students corresponding to the highest level of Miller’s Pyramid. There exists opportunities to develop and integrate assessment that evaluate higher level competencies of POCUS skills of medical students. A mixture of assessment methods that correspond to multiple levels of Miller’s pyramid should be used to best assess POCUS competence in UME.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2460,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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