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Enregistrement W3181112398 · doi:10.1177/22925503211024842

COVID-19 Restrictions Presented Opportunities and Challenges for Plastic Surgery Residents

2021· article· en· W3181112398 sur OpenAlexaffabout
Maya Zaidman, Sultan Al‐Shaqsi, Celine Yeung, Christine B. Novak, Jana Dengler

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMedicineFeelingModalitiesMedical educationFamily medicinePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Restrictions placed during the COVID-19 pandemic to prevent viral spread led to substantial changes in surgical resident education. The aim of this study was to assess the positive and negative impact of COVID-19 on plastic surgery education and training and provide recommendations for continued competency. Methods: A cross-sectional online survey of plastic surgery residents across Canada was used to evaluate the impact of COVID-19 on clinical exposure, experience with virtual education, and long-term impact of COVID-19 on surgical training. Results: This study included 61 plastic surgery residents (40% participation rate). Common educational modalities used during COVID-19 included online seminars (95%) and workshops (58%). Teaching sessions were effective if structured around patient cases (72%), recorded (66%), and limited to 1 hour (64%). There were mixed reactions towards online education sessions; residents reported feeling grateful (54%), motivated (38%), enthusiastic (28%), overwhelmed (41%), pressured to participate (23%), and anxious (13%). There were significantly less residents who felt that their clinical exposure was sufficient during (21%) versus before (72%) pandemic restrictions ( P < .001). Overall, 87% of residents felt that the pandemic had a negative impact on their training, surgical skill development, fellowship plans, and job prospects. Conclusions: During the initial wave of COVID-19, residents faced altered educational opportunities, which elicited positive and negative emotions with concern regarding surgical skill development and impact on future career plans. Characterizing early educational impact on residency training to identify opportunities for change is worthwhile as the overall effect of the pandemic is ongoing and remains uncertain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,367
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,025 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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