Impact of the COVID-19 Pandemic on Medical Grand Rounds Attendance: Comparison of In-Person and Remote Conferences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many academic medical centers transitioned from in-person to remote conferences due to the COVID-19 pandemic, but the impact on faculty attendance is unknown. OBJECTIVE: This study aims to evaluate changes in attendance at medical grand rounds (MGR) following the transition from an in-person to remote format and as a function of the COVID-19 census at Vanderbilt Medical Center. METHODS: We obtained the faculty attendee characteristics from Department of Medicine records. Attendance was recorded using a SMS text message-based system. The daily COVID-19 census was recorded independently by hospital administration. The main attendance metric was the proportion of eligible faculty that attended each MGR. Comparisons were made for the entire cohort and for individual faculty. RESULTS: The observation period was from March 2019 to June 2021 and included 101 MGR conferences with more than 600 eligible faculty. Overall attendance was unchanged during the in-person and remote formats (12,536/25,808, 48.6% vs 16,727/32,680, 51.2%; P=.44) and did not change significantly during a surge in the COVID-19 census. Individual faculty members attendance rates varied widely. Absolute differences between formats were less than -20% or greater than 20% for one-third (160/476, 33.6%) of faculty. Pulmonary or critical care faculty attendance increased during the remote format compared to in person (1450/2616, 55.4% vs 1004/2045, 49.1%; P<.001). A cloud-based digital archive of MGR lectures was accessed by <1% of faculty per conference. CONCLUSIONS: Overall faculty attendance at MGR did not change following the transition to a remote format, regardless of the COVID-19 census, but individual attendance habits fluctuated in a bidirectional manner. Incentivizing the use of a digital archive may represent an opportunity to increase faculty consumption of MGR.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».