The impact of COVID-19 on Medical education and Medical Students. How and when can they return to placements?
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. The defining feature of 2020 will be the early and mid-stages of the covid-19 pandemic, declared by the World Health Organisation on 11 th March. Rapid worldwide exponential spread continues and by 15 April, more than 1 900 000 cases and 123 000 deaths had been reported worldwide (WHO, 2020).Health services have coped to varying degrees. One common feature has been the withdrawal of routine care (Iacobucci, 2020a) and 'non-essential' staff including learners, although many have returned to undertake care roles. As the likely timeframe for stabilisation of health services becomes clearer, certainly in the United Kingdom (UK) (Iacobucci, 2020b), medical educators need to rapidly get the teaching of the next generation of health care workers back on track if they are to enter health services as confident and competent practitioners in 2020 and 2021.Although a 'whole world' experience, the effects of covid-19 sit in national contexts. We detail the issues for the UK in re-starting and re-inventing medical education, noting that the principles, if not necessarily the detail, will be common across the 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 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 | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,122 | 0,026 |
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 ».