Sexual Medical Education Challenges During the COVID-19 Pandemic: Strategies for Academic and Community Based Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Optimal medical care requires a foundation of competent and experienced healthcare professionals in sufficient numbers, armed with expertise across a wide range of therapeutic disciplines, providing timely care to those in need. To achieve these ideal outcomes, adequate infrastructure, resources, and sufficient numbers of well-trained individuals must be available at all times. The impact of the COVID-19 pandemic on sexual medicine education and training has been particularly challenging. The perceived elective nature of the therapeutic area resulted in a relatively greater loss of care and training during the most recent pandemic compared to other therapeutic areas. Sexual Health education suffered significant cuts during the COVID-19 pandemic as a consequence of reduced patient encounters, canceled educational events, conferences, and in-person interactions. In this report, we review the impact of the pandemic on sexual medicine education focusing on male and female sexual concerns. While diverse opinions exist on the origins of COVID-19, there appears to be consensus that another pandemic is likely in all of our futures. To this end, we have targeted the recognized recent gaps in education and highlight the potential approaches to mitigate such losses that future pandemics may pose.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».