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Enregistrement W4392389577 · doi:10.1097/pgp.0000000000001022

Gynecologic Pathology Journal Club: A 2-year, Worldwide Virtual Learning Experience With a Focus on Mentorship and Inclusion

2024· article· en· W4392389577 sur OpenAlexaff
Natalie Banet, Carlos Parra‐Herran, Joseph T. Rabban, Esther Oliva, Lora H. Ellenson, Kay J. Park, Naveena Singh, Kyle M. Devins, Sameera Rashid, Karen L. Talia

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecological Pathology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthMemorial Sloan-Kettering Cancer Center
Mots-clésMentorshipInclusion (mineral)Medical educationSocial mediaMedicineTelepathologySubspecialtyJournal clubPsychologyFamily medicineHealth careTelemedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal clubs (JCs) are a common format used in teaching institutions to promote trainee engagement and develop skills in seeking out evidence-based medicine and critically evaluating literature. Digital technology has made JC accessible to worldwide audiences, which allows for increased inclusion of globally diverse presenters and attendees. Herein we describe the experience of the first 2 years of a virtual gynecologic pathology JC designed with the goal of providing mentorship and increasing inclusivity. JC began in a virtual format in April 2020 in response to the need for remote learning during the coronavirus disease 2019 pandemic. Each JC had 1 moderator, lasted 1 hour, featured up to 3 trainees/early-career pathologists, and covered articles on gynecologic surgical pathology/cytopathology. Trainees were recruited through direct contact with moderators and advertising through social media (eg, Twitter). A template was used for all presentations, and before presenting, live practice sessions were conducted with the moderator providing constructive feedback and evaluations were provided to presenters and attendees for feedback. Recordings of the meetings were made publicly available after the event through YouTube, a society website, and emails to registrants. Fifty-nine presenters participated, covering 71 articles. Most were trainees (53/59; 89%) from North America (33/59; 56%), with additional presenters from Asia (14/59; 24%), Australia/Oceania (5/59; 8%), Africa (4/59; 7%), and Europe (3/59; 5%). An average of 20 hours were spent per month by moderators on the selection of papers, meeting preparation, and provision of mentorship/feedback. Live events had a total of 827 attendees, and 16,138 interactions with the recordings were noted. Among those who self-identified on provided surveys, the attendees were most commonly from Europe (107/290; 37%) and were overwhelmingly practicing pathologists (275/341; 81%). The experience, including mentorship, format, and content, was positively reviewed by attendees and presenters. Virtual JC is an inclusive educational opportunity to engage trainees and early-career pathologists from around the world. The format allowed for the JC to be widely viewed by attendees from multiple countries, most being practicing pathologists. Based on feedback received, virtual JC appears to expand the medical knowledge of the attendees and empower presenters to develop their expertise and communication skills.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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