Alternative Approaches to Clinical Practice in Medical Education During the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to propose alternative approaches to clinical practice that would be effective substitutes for traditional clinical practice at the bedside of patients during a pandemic. For this purpose, an alternative approach and a method of determining the effectiveness of its use in medical educational institutions were developed through the method of synthesis. The level of medical competencies acquired during clinical practice was also assessed. The effectiveness of the proposed alternative approach is determined through the Pearson’s chi-squared test and Cohen’s coefficient. This study showed that the distance learning can be introduced through the methods that will allow medical students to acquire the clinical skills needed to perform their professional duties. In particular, video discussions of specific clinical cases, viewing videos of clinical procedures, interviews with a virtual patient, video conferencing, electronic testing, etc. are effective. They allow students to acquire the skills and abilities to conduct a survey of patients, their physical examination, prescription of additional examinations, interpretation of the results, performing clinical procedures, making medical records and more. The results of this study suggest that clinical practice can be realized remotely, if necessary. And the proposed alternative approach to clinical practice allows students to develop the necessary clinical competencies for future professional activities. This study revealed the need for further research to develop methods for assessing the clinical competencies of medical students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».