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Enregistrement W3210001783 · doi:10.1503/cjs.023320

Adaptations to general surgery resident education in response to COVID-19

2021· article· en· W3210001783 sur OpenAlexafffundvenueabout
Vivian Ma, Tracy Scott, Michael Ott, Ahmer Karimuddin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesMemorial University of NewfoundlandUniversity of TorontoDalhousie UniversityQueen's UniversityUniversité de SherbrookeMcMaster UniversityMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversité de MontréalUniversity of AlbertaUniversité Laval
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BetacoronavirusCoronavirus InfectionsPandemicMEDLINEVirologyPathologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic led to many new provincial public health measures to reallocate resources in response to an impending surge of cases. These necessary decisions had several downstream effects on general surgery training. We surveyed the actions taken by Canadian general surgery training programs in response to the COVID-19 pandemic. METHOD: A mixed-methods survey was sent to all general surgery program directors to assess various domains in surgical education and modifications made because of the pandemic. Responses were quantified as proportions or qualitative narratives describing those changes. RESULTS: Most programs (13/15) recalled residents from planned rotations and redistributed them to rotations considered as core required services, including acute care surgery, trauma surgery and intensive care. Many programs also restructured their acute care surgery models to allow for a group of "reserve" residents to replace trainees who became infected with SARS-CoV-2. In terms of clinical experience, there was a reduction in both clinical and operative exposure among trainees. The reduction in clinical exposure disproportionately affected junior residents, whose involvement in COVID-19 cases was restricted. Formal educational sessions were maintained, but delivered virtually. Many programs instituted a program of increased frequency of communication with trainees. CONCLUSION: Many programs embraced using virtual platforms for teaching. The demonstrated utility of virtual teaching may lead to rethinking how training programs deliver didactic teaching and expand teaching opportunities. However, many programs also perceived a decrease in clinical and procedural exposure, primarily affecting junior residents. More information is needed to quantify the deficit in learning incurred as a result of the pandemic as well as its long-term effects on resident competency.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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