Impact of SARS, H1N1, and COVID-19 on Medical Trainees’ Academic and Personal Experience: A Systematic Search and Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The SARS-CoV-2 pandemic is a destabilizing experience for medical students and resident doctors and troubles their training in the hospital setting. This narrative review aims to identify the effect of health crises on the academic and personal lives of medical trainees and to develop solutions to support them. METHODS: EducationSource, MedLine and PsychInfo were consulted on June 30th and December 16th, 2020 to identify the articles explaining the effect of SARS-CoV-1 (2002), A/H1N1 (2009) or SARS-CoV-2 (ongoing) on medical learners. Exclusion criteria included policy papers, letters to the editor or articles detailing the impact on undergraduate medical curricula, on nonmedical trainees, on the residency application process, or the physical impact of the disease. The quality of the selected papers was appraised using CASP for qualitative studies and NHLBI-NIH for cross-sectional studies. RESULTS: Ninety-four manuscripts were initially generated and 229, secondarily, of which respectively 14 and 16 were included in the final analysis according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines and reviewed qualitatively. It was found that the learners consider their education compromised by exam delays, the suspension of academic activities, and elective surgeries. Anxiety associated with this academic disruption developed. Burnout is exacerbated by the heightened workload. The main difference between the two searches was the long-term effect of COVID-19, including the opportunity for didactic innovation, the worry regarding professional identity formation and the development of mental health issues. The proposed solutions varied from continuous access to mental health resources to the follow-up of learners' well-being. CONCLUSION: It would be interesting to assess the impact of medical trainees' specialty and country's development on their experience with COVID-19.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».