COVID as a catalyst: medical student perspectives on professional identity formation during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: As a result of the COVID-19 pandemic, a national decision was made to remove all medical students from clinical environments resulting in a major disruption to traditional medical education. Our study aimed to explore medical student perspectives of professional identity formation (PIF) during a nationally unique period in which there was no clinical training in medical undergraduate programs. Methods: We interviewed fifteen UBC medical students (years 1-4) regarding their perspectives on PIF and the student role in the setting of the COVID-19 pandemic. Data were analysed iteratively and continuously to create a codebook and identify themes of PIF based on interview transcripts. Results: . Conclusions: The impact of disruptions due to COVID-19 catalyzed student reflections on their role within the healthcare system, as well as the role of self-sacrifice in physician identity. Simultaneously, students worried that disruptions to clinical training would prevent them from actualizing the identities they envisioned for themselves in the future. Ultimately, our study provides insight into student perspectives during a novel period in medical training, and highlights the unique ways in which PIF can occur in the absence of clinical exposure.
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».