Quarantining From Professional Identity: How Did COVID-19 Impact Professional Identity Formation in Undergraduate Medical Education?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Professional Identity Formation (PIF) entails the integration of a profession's core values and beliefs with an individual's existing identity and values. Within undergraduate medical education (UGME), the cultivation of PIF is a key objective. The COVID-19 pandemic brought about substantial sociocultural challenges to UGME. Existing explorations into the repercussions of COVID-19 on PIF in UGME have predominantly adopted an individualistic approach. We sought to examine how the COVID-19 pandemic influenced PIF in UGME from a sociocultural perspective. This study aims to provide valuable insights for effectively nurturing PIF in future disruptive scenarios. Methods: Semi structured interviews were conducted with medical students from the graduating class of 2022 (n = 7) and class of 2023 (n = 13) on their medical education experiences during the pandemic and its impact on their PIF. We used the Transformation in Medical Education (TIME) framework to develop the interview guide. Direct content analysis was used for data analysis. Results: The COVID-19 pandemic significantly impacted the UGME experience, causing disruptions such as an abrupt shift to online learning, increased social isolation, and limited in-person opportunities. Medical students felt disconnected from peers, educators, and the clinical setting. In the clerkship stage, students recognized knowledge gaps, producing a "late blooming" effect. There was increased awareness for self-care and burnout prevention. Discussion: Our study suggests that pandemic disruptors delayed PIF owing largely to slower acquisition of skills/knowledge and impaired socialization with the medical community. This highlights the crucial role of sociocultural experiences in developing PIF in UGME. PIF is a dynamic and adaptable process that was preserved during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,003 | 0,036 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».