Impact of virtual education on urology education during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The coronavirus pandemic changed the way urology education was delivered. At Dalhousie University, third-year medical students (clinical clerks) undergoing a two-week urology elective had the historic in-person seminars changed to virtual seminars with pre-recorded lectures by staff. The academic abilities of the clerks were measured via a standardized written exam and clinical score assigned by a staff preceptor. This study aimed to measure the impact of virtual education on student performance. METHODS: Clerk clinical and exam scores have been recorded since 2014. The in-person seminar (pre-COVID) cohort included students from January 2014 to March 2020 (n=109), while the virtual seminar (post-COVID) cohort was recorded from April 2020 to August 2022 (n=60). Independent t-test was used to compare clinical, exam, and total scores between the pre-COVID student groups after ensuring normality. RESULTS: Students in the virtual seminar group (mean ± standard deviation 88.69±6.50%) performed better than the in-person seminar student groups (86.32±6.33%) in terms of clinical performance gradings (p=0.02). There was no statistically significant difference in written exam scores between the in-person seminar and virtual seminar cohorts (77.34±10.94% vs. 78.75±11.37%, p=0.43). Cumulative scores were higher for virtual seminar student groups vs. in-person seminar cohort (86.70±5.40% vs. 84.52±5.44%, p=0.01). CONCLUSIONS: Clinical clerks undergoing virtual education during a two-week urology elective had improved clinical and cumulative score performances when compared to the in-personal seminar cohort; virtual seminars did not statistically negatively impact exam scores.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».