分析课前视频对提高紧急超声培训中临床技能的影响 (CVC)

研究人群参与者包括医院的PGY医生，大多数以前没有进行过独立的CVC插入或使用超声指导。 通过电子邮件和海报收到邀请函，共有72位PGY医生自愿参加了研究。 在研究期间没有报告不良事件。

视频准备

教学视频以两种格式记录：

第一人称POV视频使用教师头上安装的GoPro。

面对面（FTF）的侧视视频使用两个战略性放置的摄像机同时捕获侧视图和前视图。

这两个视频的持续时间均标准化为25分钟42秒，并私下上传在YouTube上。 访问仅限于注册的参与者电子邮件，并在培训前三天授予。 在每个视频的末尾插入的卡通角色在前课程调查期间用作验证检查站。

干预措施

使用块随机化方法将参与者随机分为三组之一：

POV第一人称视频小组

面对面的侧视视频组

对照组（没有视频）

所有参与者都收到了课前电子邮件。 视频组收到了对分配的教学视频和CVC清单的访问权限，而对照组仅收到清单。

培训日程序

参与者首先完成了一份预训练问卷，评估人口统计学，程序经验和视频观看合规性。 其次是：

培训预评估：参与者在幻影模型上进行了超声引导的CVC，并通过能力清单和全球评分评分进行评估。

一对一指导：讲师提供了标准化的指导。

训练后评估：参与者独立重复了CVC程序，并重新评估了。

训练后问卷：包括自我评估的信心和满意度得分。

所有评估均由一位对小组分配视而不见的教练进行。

统计分析

据报道，连续变量是具有四分位间范围的中位数，分类变量是计数和百分比。 评估了正态性，并由于偏斜的数据而使用了非参数测试。 使用以下方式进行了组间比较

Kruskal-Wallis测试（三组比较）

Mann-Whitney U测试（两组比较）

Wilcoxon签名级测试（配对前/后比较）

卡方或费舍尔的精确测试用于分类数据。 使用Bonferroni校正（调整后的α= 0.0167），使用了α= 0.05的显着性阈值。 分析在Python（版本3.13）中进行。