Kazan State Medical University Survey after the Use of CyberPatient<sup>TM</sup> during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic created challenges for medical education, particularly for the acquisition of clinical skills. At Kazan State Medical University (KSMU), we used an online simulation platform called CyberPatientTM (CP) to provide a clinical environment in a virtual space with a variety of patients for students to practice their clinical skills. In this study, we surveyed 59 students who used CP in the 2020 spring semester. This survey’s objectives were to gather the students’ opinion on usability, value, efficacy and impact of the CP platform. Survey results revealed that CP is used significantly (P 0.0001) more when it is an integral part of the curriculum, it was not difficult to operate the system (96.6%); the students were satisfied with the number, quality and variety of the cases in CP platform (93.3%); over 90% of students identified CP valuable; a significant number of students (p 0.001) believed that CP was effective and 89.9% of students believed that CP had a measurably high impact on their knowledge and experience. This study concludes that the use of virtual clinical environments such as CP is perceived by students to be valuable and effective in learning clinical skills particularly during this pandemic and in the post-pandemic period when the access of students to clinical environments remains limited.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».