Internal medicine residents’ and program directors’ perception of virtual interviews during COVID-19: a national survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Due to the coronavirus disease 2019 pandemic, all Canadian Resident Matching Service interviews for internal medicine subspecialty programs were conducted virtually for the first time. This study explored the perceptions and experiences of internal medicine residents, subspecialty medicine program directors, and interviewers during virtual interviews. Methods: We invited all Canadian third-year IM residents, subspecialty program directors, and interviewers who participated in the 2020 medical subspecialty medicine interviews to complete a branching survey with a section for residents and one for program directors and interviewers. We distributed the anonymous survey after the submission of the rank order lists, to not affect residency match outcomes. Qualitative data were open-coded thematically and quantitative data were cleaned and then statistically analyzed using descriptive statistics and Analysis of Variance tests. Results: 62 residents, 59 program directors, and 113 interviewers responded to the survey with representation from almost all Canadian medical faculties and medical subspecialties. Strengths of virtual interviews included reduced cost, stress, pandemic infection risk, and carbon footprint. Weaknesses of virtual interviews included decreased ability to connect personally and informally, and inability to tour medical facilities and cities. A majority of both resident respondents (59.6%) and program directors/interviewer respondents (54.6%) supported conducting interviews virtually in the future. Conclusions: This study showed that the majority of both sampled residents and program directors/interviewers would prefer to conduct medicine subspecialty match interviews virtually in the future, and provides suggestions on how to improve the virtual interviews for the next iteration.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 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 ».