The pre-clerkship medical student's experience during the COVID-19 pandemic: An international conversation with recommendations for progress
Notice bibliographique
Résumé
In response to the spread of SARS-CoV-2 across North America in early March of 2020, Canadian and United States medical schools swiftly virtualized medical education for pre-clerkship students. With remote learning arrived novel challenges: barriers to students’ comprehension of course material, difficulties conveying the nuances of patient interaction, and social hardships hindering students’ continued progress. The 2020 Harvard-McGill Medical Student Exchange, a group of ten McGill University Faculty of Medicine and Harvard Medical School students, analyzed their institutions’ respective responses in the virtualization of medical education and their personal experiences with remote pre-clerkship education. The authors’ work provides insight into opportunities for mutual progress and cross-cultural exchange between Canadian and American medical schools, in the context of the COVID-19 pandemic. The authors detail potential changes to didactics, student research opportunities, support for students, and clerkship preparation that they expect would benefit pre-clerkship students in an ever-changing biomedical landscape. With gratitude toward their respective programs for their efforts in transitioning to virtual learning, the authors look toward a future of medical education increasingly interwoven with digital technology and responsive to social change.
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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 | 0,033 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,021 |
| Communication savante | 0,023 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».