Analysis of suggestions and interventions in medical education during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».