Student and Clinical Educator Perceptions of the Impacts of COVID-19 on Final-Year Veterinary Clinical Training in a Distributed Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
Delivery of the fourth year clinical program at the University of Calgary Veterinary Medicine (UCVM) is facilitated through the Distributed Veterinary Learning Community (DVLC) which has underwent major revisions in response to the COVID-19 pandemic. To determine the perceptions of how COVID-19 impacted fourth-year clinical rotations, students ( n = 24) and DVLC practice rotation coordinators (PRCs, n = 23) completed two questionnaires over a 7-month period. The survey consisted of demographic questions, statements ranked on an agreement scale, and open-ended questions. Two-tailed Wilcoxon signed-rank tests and frequency counts were used to analyze their responses over time. Quantitative analysis revealed that 45% students reported concerns for their mental health, 41% for their physical health, and 26% for inadequate clinical time; and 14% cover communication that heightened over a 7-month period. No trends in responses were noted with PRCs over time. Qualitative thematic analysis of students’ responses showed perceived advantages of lower client-induced performance pressure (22%) and longer rotations allowing for increased case responsibility (22%). PRCs felt fulfillment while teaching (50%), enjoyed longer rotations (50%) and used this opportunity to offer future employment opportunities to students (44%). Additionally, there were concerns regarding inadequate clinical time (41%), decreased ability to practice in-person client communication skills (26%), and difficulties enforcing social distancing protocols (43%). Areas of improvement identified from this study include providing clear communication, continued academic support, and normalizing mental health care. Continued adaptations to an ever-changing pandemic landscape can help mitigate the negative effects of future outbreaks and novel situations.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».