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Enregistrement W3176529703 · doi:10.1055/s-0041-1731297

Virtual Education in Pediatric Surgery during the COVID-19 Era: Facing and Overcoming Current Challenges

2021· review· en· W3176529703 sur OpenAlexaff
Ophelia Aubert, Richard Wagner, Rodrigo Gerardo, Gaia Tamaro, Augusto Zani, Todd A. Ponsky, Martin Lacher

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pediatric Surgery · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicModalitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TelemedicineVirtual learning environmentSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Social media2019-20 coronavirus outbreakMedical educationDiseaseMultimediaHealth careInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has impacted our way of living in an unprecedented manner. Medical professionals at all levels have been forced to adapt to the novel virus. The delivery of surgical services and the subsequent learning opportunities for surgical residents have especially been disrupted and the pediatric surgical community has not been exempted by this. This article highlights the challenges imposed by the pandemic and outlines the various learning modalities that can be implemented to ensure continued learning opportunities throughout the pandemic and beyond. Furthermore, it aims to show how the utilization and expansion of technologies maintain and further increase the communication, as well as the exchange of and access to knowledge among peers. Virtual education-, application-, and simulation-based learning and social media, as well as telemedicine and online conferences, will play a considerable role in the future of surgical specialties and surgical education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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