MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4407162543 · doi:10.7759/cureus.78572

The Impact of COVID-19 on the Obstetrics and Gynecology Clinical Clerkship Experience

2025· article· en· W4407162543 sur OpenAlexaffabout
Brianne Yarranton, Hava Starkman, Anton Svendrovski, Thirushi Siriwardena, Dini Hui, Carmen McCaffrey

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Obstetrics and gynaecologyObstetricsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakGynecologyFamily medicineMedical educationPregnancyVirologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureus→Même sujetCOVID-19 and healthcare impacts→Travaux en français237 207→