Digital Simulation–Based Ultrasound Training in Physiotherapy Students: Blinded Randomized Controlled Trial Applying Item Response Theory (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ultrasound education has traditionally relied on on-site training, but scalable digital solutions are increasingly needed. Objective: This study aimed to evaluate the effectiveness of a simulation-based online ultrasound platform compared with traditional on-site training. Methods: A prospective randomized blinded study was conducted with 68 physiotherapy students (n=34 per group). Participants were assigned to a simulation-based online training platform (WAZO) or traditional on-site instruction. Both groups completed identical theoretical and practical assessments. Item response theory using a Rasch model was applied to evaluate item difficulty and student ability. Results: No significant differences were found between the online and on-site groups in theoretical scores (mean 4.94, SD 1.47 vs mean 5.08, SD 1.14; P=.65) or practical performance variables, including probe handling (26/34, 76.5% vs 28/34, 82.4%; P=.37) and structure identification (24/34, 70.6% vs 22/34, 64.7%; P=.19). Measurement outcomes also showed no significant differences, including structure diameter (mean 3.78, SD 0.79 mm vs mean 3.98, SD 1.27 mm; P=.46) and structure surface distance (mean 3.94, SD 1.97 mm vs mean 3.24, SD 0.64 mm; P=.06). Item response theory analysis identified image optimization, structure diameter, and structure surface distance as the most difficult items, while probe handling and structure identification were the most informative. The model demonstrated high discriminative performance (area under the curve=0.93), with sensitivity of 87% and specificity of 80%. Conclusions: Simulation-based online ultrasound training provides comparable theoretical and practical outcomes to traditional on-site instruction, supporting its use as a scalable and accessible educational alternative.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».