The Impact of the COVID-19 Pandemic on Research and Volunteering Activities among Medical Students: A Cross-Sectional Study among Romanian and International Students from One Medical Faculty from Romania
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study focuses on the influence of the COVID-19 pandemic on medical students in their last year of study at the Faculty of Medicine of the University of Medicine and Pharmacy in Cluj-Napoca, Romania. It analyzes the impact of social distance limits on the conduct of research activities required for the development of the graduation thesis, as well as assesses sixth-year students' attitudes and behaviors toward volunteer activities during the COVID-19 pandemic. METHODS: = 606). The response rate was 38.28%, resulting in a final sample of 232 students from both Romanian and international sections. RESULTS: The findings demonstrate that two-thirds of the students in the survey agreed that the COVID-19 pandemic had a substantial impact on their research. Some of the students had to choose another subject for their graduation thesis, while about a quarter of the students gave up collecting personal data, 25% of respondents stated that it was difficult to contact research participants, one-third of them linked the difficulty of doing activities at the hospital to the present outbreak, and almost 30% of the students had difficulty communicating with the coordinator. The disturbance of the research activity seems to be higher among international students in comparison with the Romanian students, while there are limited gender differences. One out of five medical students has been involved in volunteer activities during the pandemic. Most have opted to volunteer at hospitals (especially international students) and contribute to health education activities (especially women). CONCLUSIONS: This is the first study from Romania and one of the few from Europe that presents data regarding the influence of the COVID-19 pandemic on research and volunteering activities among medical students.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».