A CROSS-SECTIONAL STUDY TO KNOW THE EFFECT OF COVID-19 ON UNDERGRADUATE MEDICAL STUDENT'S HEALTH AND STUDY DURING COVID-19 PANDEMIC”, INDORE DISTRICT, MADHYA PRADESH
Notice bibliographique
Résumé
Introduction-The end of the year 2019 and beginning of 2020 marked the emergence of novel coronavirus in Wuhan city in China that wreaked havoc globally. Stress, anxiety, depression, were higher among the patients of Covid-19. Objective: study to assess To investigate the impact of COVID-19 on the physical, mental, and social health of undergraduate medical students during the pandemic.one of the Districts of MP. Total 259 under graduate medical students were selected by Systematic random sampling method. An online survey was conducted using an online survey questionnaire to collect the information.They were administered pre-design questionnaire and correlated with use of media for assessment of the effect of COVID-19 on undergraduate medical student's health and study by using SPSS 25.Result-Anxiety, Stress & Depression sleep cycle disturbance loss of concentration and weight gain and loss of routine exercise was experienced more by under graduate medical students during covid-19 pandemic.ConclusionFindings of our study indicate that The COVID-19 pandemic has provided a unique opportunity to transform the existing medical education scenario by adapting to newer modes of learning like telehealth and online learning.This approach allows for a more flexible and affordable way of learning, making education more accessible to students from all backgrounds.
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 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 | 0,036 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».