Coronavirus Disease 2019 and the Yale Response: A Semistructured Interview Study on Plastic Surgery Resident Education and Departmental Adaptation to the Lockdown
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sooner-than-expected progression to statewide lockdown at the height of the coronavirus disease 2019 pandemic left minimal time for medical specialty boards, including The American Board of Plastic Surgery, to issue guidance for their respective programs. As a result, programs were tasked with developing creative alternatives to their standard resident curricula and department schedules. OBJECTIVE: To capture attending and resident experience of the coronavirus disease 2019 lockdown in narrative form and to understand what specific changes enacted to maintain adequate education should be considered for continuation after the pandemic's conclusion. METHODS: Qualitative, semistructured interviews of residents, fellows, and faculty of the Section of Plastic and Reconstructive Surgery during 2019 to 2020 academic year were conducted on the following topics: (1) general reflection on lockdown, (2) resident maintenance of daily logs, (3) multi-institutional collaborative lectures, (4) modified didactic curriculum, (5) virtual 3-dimensional craniofacial planning sessions, (6) maintenance of department camaraderie, and (7) effect on preparation to become a surgeon. RESULTS: Twenty interviews (response rate 77%) were conducted between October 2020 and February 2021. Of residents, 100% felt observing the craniofacial planning sessions was beneficial, with many explicitly noting it provided a unique perspective into the surgeon's thought process behind planned manipulations, to which they usually are not privy. Of residents, 100% felt confident at the time of the interview that the lockdown would have no lasting effects on their preparation to become a surgeon. CONCLUSIONS: Rapid changes enacted at Yale enabled resident training to advance, and documentation of the success of these changes can inform future curriculum design.
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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».