Impact of Covid-19 on Medical Students around the Globe
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus (COVID-19) pandemic has caused an unexpected disturbance in healthcare systems as well as medical education worldwide. This article aims to provide an overview of the circumstances experienced by medical students during the COVID-19 pandemic. As this disease can cause life-threatening conditions, it has presented challenges to medical educators and students as they must adapt to changes in their medical education to ensure lectures are given safely as well as effectively. Many medical students feel the sudden change in their education system impacted their training negatively; 74% of students surveyed by members of McGill University reported a decrease in the quality of their education since the start of COVID-19. As well as a negative impact on medical education, this pandemic has caused unprecedented psychological stress on numerous people around the world, especially individuals in the medical field. 48% of medical students at a Canadian university reported feeling more depressed since the onset of COVID-19. The sudden changes, isolation, and worries about health have impacted students' mental health drastically. On the other hand, some students have reported that this pandemic has made a positive impact on their mental health as they had more time to focus on their mental well-being and they felt an overall reduction in pressure and stress. As COVID-19 remains to impact individuals worldwide, effective strategies towards improving mental health and quality of education should be provided to medical students affected by the challenges of this pandemic.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».