The Impact of Multicultural Interfacility Video Case Conference: A Novel Education Model After the COVID Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Context: The COVID-19 pandemic challenged undertaking gradual educational activities for residency and fellowship trainees. However, recent technological advances have enabled broadening active learning opportunities through international online conferences. Objective: The format of our international online endocrine case conference, launched during the pandemic, is introduced. The objective impact of this program on trainees is described. Methods: Four academic facilities developed a semiannual international collaborative endocrinology case conference. Experts were invited as commentators to facilitate in-depth discussion. Six conferences were held between 2020 and 2022. After the fourth and sixth conferences, anonymous multiple-choice online surveys were administered to all attendees. Results: Participants included trainees and faculty. At each conference, 3 to 5 cases of rare endocrine diseases from up to 4 institutions were presented, mainly by trainees. Sixty-two percent of attendees reported 4 facilities as the appropriate size for the collaboration to maintain active learning in case conferences. Eighty-two percent of attendees preferred a semiannual conference. The survey also revealed the positive impact on trainees' learning regarding diversity of medical practice, academic career development, and confidence in honing of presentation skills. Conclusion: We present an example of our successful virtual global case conference to enhance learning about rare endocrine cases. For the success of the collaborative case conference, we suggest smaller cross-country institutional collaborations. Preferably, they would be international, semiannually based, and with recognized experts as commentators. Since our conference has engendered multiple positive effects on trainees and faculty, continuation of virtual education should be considered even after the pandemic era.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».