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Enregistrement W3156753396 · doi:10.24908/iqurcp.14713

Analysis of suggestions and interventions in medical education during the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W3156753396 sur OpenAlexaffvenue
Abanoub Aziz Rizk, Naitik Acharya, Monica Elzawy, Kirolos Hana, George Elzawy

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of GuelphUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedical educationPandemicMEDLINEInclusion (mineral)WorkforceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intervention (counseling)MedicineMedical literaturePsychologyFamily medicineNursingPolitical scienceDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical education was heavily impacted by the public health measures implemented due to COVID-19 pandemic. This literature review summarizes and discusses the strengths and limitations of novel medical education interventions/suggestions during the pandemic to assist medical institutions with the evaluation of various interventions before their implementation. A scoping review was conducted following the Arksey and O'Malley framework. MEDLINE and EMBASE were searched for publications from January 1st,2019-August 10th,2020 that proposed novel medical education interventions/suggestions during the pandemic. The search included MESH searches, titles, abstracts, and keywords of studies. Inclusion criteria was comprised of articles that: used quantitative, qualitative, or mixed method designs; included medical students as the primary study cohort; involved suggestions for new medical education strategies to accommodate for the COVID-19 changes; involved studies that assessed the challenges and strengths of new COVID-19 medical school interventions; were primary studies, reviews, published letters to an editor, or opinion pieces. A total of 54 articles were included in this review. Each article had one or more interventions proposed. 10 articles reported integrating medical students in the workforce. 7 articles discussed efforts to manage medical students’ stress. 5 articles described changes to the residency program application process. 10 articles discussed changes to examinations. 12 articles discussed changes clinical rotations and electives. 11 articles discussed implementing online clinical experience. 36 articles implemented or suggested online learning strategies. The literature review suggests that quantitative studies to assess the efficacy of each intervention is required given the differences in suggestions offered by institutions worldwide.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,133
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,133
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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