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Enregistrement W3033064828 · doi:10.1177/0194599820933599

A Multimodal Multi‐institutional Solution to Remote Medical Student Education for Otolaryngology During COVID‐19

2020· review· en· W3033064828 sur OpenAlexaff
Jeremy S. Ruthberg, Humzah A. Quereshy, Shadi Ahmadmehrabi, Stephen J. Trudeau, Emaan Chaudry, Bryan Hair, Alan Kominsky, Todd Otteson, Paul C. Bryson, Sarah E. Mowry

Notice bibliographique

RevueOtolaryngology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Otorhinolaryngology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medical educationMedicineVirologyInternal medicineOutbreakSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the coronavirus 2019 pandemic, there has been a surge in production of remote learning materials for continued otolaryngology resident education. Medical students traditionally rely on elective and away subinternship experiences for exposure to the specialty. Delays and cancellation of clinical rotations have forced medical students to pursue opportunities outside of the traditional learning paradigm. In this commentary, we discuss the multi-institutional development of a robust syllabus for medical students using a multimodal collection of resources. Medical students collaborated with faculty and residents from 2 major academic centers to identify essential otolaryngology topics. High-quality, publicly available, and open-access content from multiple sources were incorporated into a curriculum that appeals to a variety of learners. Multimodal remote education strategies can be used as a foundation for further innovation aimed at developing tomorrow's otolaryngologists.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,383 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations58
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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