The Impact of COVID-19 on the Obstetrics and Gynecology Clinical Clerkship Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic disrupted many aspects of medical education; however, there is currently no published literature describing the pandemic's impact on the obstetrics and gynecology (OBGYN) clerkship experience. The purpose of this study was to survey medical students at the University of Toronto who completed their OBGYN rotation during the pandemic to gain perspective on how it impacted their clerkship experience. Methods An anonymous, voluntary survey regarding the OBGYN clerkship experience was circulated to all University of Toronto medical students who completed their clerkships between September 2020 and August 2021. Data was collected between December 3, 2021 and January 3, 2022. Results Of the 255 students surveyed, 95 (36.4%) responded. Among them, 57 (64%) reported increased stress during their clerkship, while 40 (44.9%) found their OBGYN rotation to be more stressful than other rotations. Additionally, 30 (33.7%) indicated that the pandemic led them to question their choice of medicine as a career. Regarding the quality of their OBGYN rotation, 21 (24.4%) noticed a significant change, with 29 (33.7%) attributing this to a lack of patients and 35 (40.7%) expressing concerns about acquiring hands-on skills. A thematic analysis of student responses identified four key themes: Virtual Learning, Clinical Workload and Volume, Surgical Cancellations, and Caring for Patients During COVID. Conclusions The pandemic has had a significant impact on the OBGYN clerkship experience and student well-being. This study highlights several quality concerns, including reduced clinical volumes and limited hands-on learning opportunities, particularly in gynecology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».