MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3041128630 · doi:10.1097/acm.0000000000003594

Medical Education Amid the COVID-19 Pandemic: New Perspectives for the Future

2020· article· en· W3041128630 sur OpenAlexaffabout
Heidi Oi‐Yee Li, Adrian Bailey

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthHealth careMedical educationPromotion (chess)PandemicPsychologyPublic relationsMedicineNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the COVID-19 pandemic, many medical schools worldwide canceled clinical rotations, resulting in the loss of essential learning opportunities. Subsequently, many medical students reported significant anxiety and stress stemming from the uncertainty surrounding their education and the impact of these changes on their future careers. To address this problem, we recommend looking beyond missed clinical learning opportunities and reflecting on the true purpose of medical education—namely, to train well-rounded physicians. Across the United States, Canada, and the United Kingdom, medical students like ourselves mobilized to organize initiatives to support health care workers, community members, and public health efforts. Understanding the importance of public health promotion and education, medical students assisted in contact tracing and public health counseling. Advocating for vulnerable populations, they provided support to seniors through virtual companionship programs and grocery services. Noticing the struggle of frontline health care workers to find personal support, students collaborated to provide free childcare, pet care, and run errands. Observing a shortage of personal protective equipment, they collected these items to donate to various health care institutions. Recognizing the vast amount of information on COVID-19, students conducted knowledge translation to create accessible documents for the public. Understanding the urgent need for research, they applied their lab skills to contribute to research initiatives. Through this work, we and our fellow medical students learned that medical education does not solely rely on classes and rotations. Rather, it is lifelong learning in different environments and circumstances, and this is true among medical schools worldwide and is applicable beyond the current COVID-19 pandemic. In Canada, the CanMEDS framework describes 7 competencies that guide all learning objectives in medical education. Notably, 5 of the 7 CanMEDS roles focus not on the knowledge physicians possess but on the essential skills they exemplify: collaborator, leader, health advocate, professional, and communicator. Developing these roles is fundamental in the journey to becoming well-rounded future physicians, and we are, in effect, pursuing them in our contributions to the COVID-19 initiatives we described above. Despite the uncertainty of when formal clinical learning will resume, we recommend that students seek unorthodox ways to continuously advance their education outside the clinical sphere. Doing so will inspire them to continue to learn and to become more compassionate and well-rounded future physicians. The incorporation of community volunteering into medical education and its educational value are unexpected blessings from the COVID-19 pandemic and should be implemented into the traditional medical curriculum to enrich learning, even in the postpandemic world.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge 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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,363 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademic MedicineMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207