Online mentoring of medical students during COVID-19 pandemic: Another new normal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine the impact of online mentoring sessions on the students during the pandemic time. Methods: The cross-sectional descriptive study was conducted at Bahria University Medical and Dental College, Karachi. The total study duration was 5 months from March 2021 to July 2021. Quantitative research design was used. Categorical data was scored on a three point Likert scale (1= ‘Disagree’, 2= ‘Neutral’ and 3= ‘Agree’). Frequencies and percentages were calculated to determine the impact of online mentoring. Results: Sixty two percent of 2nd year MBBS students were of the opinion that online mentoring was helpful as compared to 58% 1st year and 50% 3rd year students. Students were anxious while sharing their issues online. A total of 61.66% were eager to have classes on campus as compared to online as learning difficulties were felt in 70%, 77% and 81% of 1st, 2nd and 3rd year classes respectively. Of the 1st year 39%, 2nd year 46% and 3rd year 32% showed relief after the mentoring session but were in favor of face to face sessions. Technical issues were faced by 54% 1st year, 66% 2nd year and 64% 3rd year students. Conclusion: The study suggested that students were overall satisfied with the online mentoring sessions. They do have certain apprehensions like privacy and confidentiality issues but on the whole, they considered this medium as being a powerful one in times of the pandemic. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.38.8.5833 How to cite this:Usmani A, Imran M, Javaid Q, Tariq J. Online mentoring of medical students during COVID-19 pandemic: Another new normal. Pak J Med Sci. 2022;38(8):2125-2130. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.38.8.5833 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 découle