MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3091892280 · doi:10.36834/cmej.70409

Virtual care rotation for internal medicine residents during the COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3091892280 sur OpenAlexaffvenue
Tina Nham, Sahar Tabatabavakili, Ayelet Kuper, Rebecca Stovel

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensWomen's College HospitalThe Wilson CentreHealth Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PreceptorPsychologySocial distanceAmbulatory careMedicineComputer scienceInternet privacyFamily medicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All learning objectives were met. This rotation was particularly effective at allowing residents to hone history-taking, communication, counselling, and rapport-building skills due the nature of providing care virtually. In the absence of the ability to examine patients or use body language to support interactions, residents learned to ascertain patients’ emotions and build common-ground without the benefit of face-to-face interaction. The rotation provided increased exposure to the wide scope of ambulatory internal medicine, sparking at least one resident’s interest in ambulatory care. The rotation initially focused on COVID-19 care to allow residents to feel part of the solution to the pandemic. During the PAR reflection process, we identified that residents felt that CPAC care was algorithmic and less educational than GIM clinics. To improve the educational experience of the AVCR, we now provide opportunities in virtual subspecialty medicine clinics. For technical reasons, video visits only became a possibility partway through the rotation; and we will be incorporating more for the next iteration. Barriers to implementing virtual care, privacy, legal issues, and payment models were suggested as topics of formal discussion during the rotation; we will be incorporating these topics into a weekly journal club. Administratively, finding supervisors for residents was challenging. Faculty cited having to learn the novel technology and keep abreast with the ever-evolving COVID-19 knowledge required to supervise as deterrents. Clarifying supervisory expectations for attending physicians can be helpful; nonetheless, getting buy-in from sufficient potential supervisors was only achieved through significant persistence. Notably, the flow of resident supervision in clinical interactions was not different. Patients accepted waiting on hold for case review. Moreover, speakerphone and video telecommunication made engaging in conversations between the attending physician, residents, and patients seamless. AVCR was a success. The demand for virtual care is increasing, as is the need to educate physicians in these newer models of care.2 Incorporating novel models of care into residency should be done irrespective of a pandemic in order to build residents’ skills for the future and to integrate such ‘novel’ models of care into everyday medicine.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,012

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Medical Education JournalMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207