Students’ Insights on the Suitability and Adaptability of Two Undergraduate Medical and Dental Curricular Pathways before and during COVID-19 Pandemic: A Cross-sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and lockdown disrupted every human endeavour including the world of medical education, halting pre-clinical and clinical trainings as well as graduation of physicians for the healthcare workforce thus posing a double jeopardy at a time of dire need for increased healthcare personnel. The adaptability and preparedness of training curricula for emergencies such as natural and man-made disasters ultimately determine the degree of disruption in medical education. This study explored students’ insights on the efficacy and suitability of two curriculum pathways before and during the COVID-19 pandemic. This is a descriptive, cross-sectional study conducted between 2020 and 2021 in a public medical school using 102-item questionnaire administered online to 300 medical and dental students exposed to different training curricula- a “Traditional Curriculum”, and a new “SPICCES Curriculum” that emphasizes student-centred designs. The questionnaire response rate was 93.3% comprising 55.7% and 44.3% female and male respondents, and 78.6% and 21.4% medical and dental students respectively with a mean age of 22.1 ± 2.39 years (range: 18-33 years). A total of 65.4% and 34.6% respondents were on the SPICCES and Traditional curriculum pathways respectively. More respondents in the SPICCES curriculum compared with the traditional curriculum track (70.5% vs 52.6%; χ2 = 8.862, p = 0.003, φ = -0.178) had favourable perspectives on the relevance of their program and the overall quality of the curriculum in preparing them to be rounded physicians for the 21st-century (59.0% vs 27.8%). Approximately 47.0% and 33.0% (χ2 = 3.990, p = 0.046, φ = -0.119) respondents in dentistry and medicine respectively had unfavourable perception about the relevance of the SPICCES curriculum. Findings in this study echo the need for student-centred curriculum designs and conducive educational environments that are resilient to emerging and established threats to educational pedagogy and programs. The study highlights the need for programs that support social and extracurricular activities for students.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».