Purpose: Echocardiography is a difficult tool to master. Competency requires the supervised interpretation of hundreds of exams. Perceptual learning modules (PLMs) are novel learning tools that aim to speed up this learning process by enabling learners to go online and interpret numerous clinical images, followed systematically by expert feedback. We developed and tested a PLM aimed at improving novices' ability to quickly visually estimate left ventricular ejection fraction (LVEF) on transesophageal echocardiography images, a critical skill in acute care. We hypothesized that using the PLM would improve the accuracy and the speed of learners' estimations.
Methods: Learners without echocardiography experience were randomly assigned to a group that used the 96-case PLM (n = 26) or a control group (n = 26) that did not. Both groups took a pre-test and an immediate post-test that measured the accuracy of their visual estimations during a first session. At six months, participants also completed a delayed post-test.
Results: In the immediate post-test, the PLM group showed significantly better accuracy than the control group (median absolute estimation error 6.1 vs 9.0; difference 95% CI, 1.0 to 4.6; P < 0.001). Nevertheless, at six months, estimation errors were similar in both groups (median absolute estimation error 10.0 vs 10.0; difference 95% CI, -1.3 to 2.1; P = 0.27).
Conclusions: Participation in a short online PLM significantly improved novices' short-term ability to accurately estimate LVEF visually, compared with controls. The effect was not sustained at six months.
Trial registration: www.clinicaltrials.gov (NCT03245567); registered 7 August 2017.
RéSUMé: OBJECTIF: L’échocardiographie est un outil difficile à maîtriser. Afin d’acquérir cette compétence, l’interprétation supervisée de centaines d’examens est nécessaire. Les modules d’apprentissage perceptuel (MAP) sont des outils d’apprentissage innovants qui visent à accélérer ce processus d’apprentissage en permettant aux apprenants d’aller en ligne et d’interpréter de nombreuses images cliniques, lesquelles sont systématiquement suivies par des rétroactions d’experts. Nous avons mis au point et testé un MAP visant à améliorer la capacité des nouveaux apprenants à rapidement estimer visuellement la fraction d’éjection ventriculaire gauche (FEVG) sur des images d’échocardiographie transœsophagienne, une compétence critique dans les soins aigus. Nous avons émis l’hypothèse que l’utilisation du MAP améliorerait la précision et la rapidité des estimations des apprenants. MéTHODE: Les apprenants sans expérience de lecture d’échocardiographie ont été aléatoirement alloués à un groupe qui a utilisé le MAP de 96 cas (n = 26) ou à un groupe témoin (n = 26) qui ne l’a pas utilisé. Les deux groupes ont passé un prétest et un post-test immédiat qui ont mesuré l’exactitude de leurs estimations visuelles au cours d’une première séance. Six mois plus tard, les participants ont également passé un autre post-test retardé. RéSULTATS: Dans le post-test immédiat, le groupe MAP a démontré une précision significativement meilleure que le groupe témoin (erreur d’estimation absolue médiane, 6,1 vs 9,0; différence de l’IC 95 %, 1,0 à 4,6; P < 0,001). Néanmoins, à six mois, les erreurs d’estimation étaient similaires dans les deux groupes (erreur d’estimation absolue médiane, 10,0 vs 10,0; différence de l’IC 95 %, -1,3 à 2,1; P = 0,27). CONCLUSION: La participation à un bref MAP en ligne a considérablement amélioré la capacité à court terme des nouveaux apprenants à estimer visuellement et avec précision la FEVG, par rapport à un groupe témoin. L’effet n’était pas maintenu à six mois. ENREGISTREMENT DE L’éTUDE: www.clinicaltrials.gov (NCT03245567); enregistrée le 7 août 2017.
Keywords: e-learning; echocardiography; education; pattern recognition; transesophageal.
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