Getting the job done: educational robustness of a multi-campus Longitudinal Integrated Clerkship during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background. The COVID-19 pandemic profoundly impacted medical education worldwide, leading to challenges and adaptation of both in class and clinical education models. The Longitudinal Integrated Clerkship (LIC) emphasizes community engagement and integration in rural and remote communities making it a unique model to evaluate adaptability during the pandemic. This study examines how the pandemic affected the academic and clinical experiences of third-year medical students engaged in an LIC situated in Northern Ontario. Methods. The study employed an anonymous survey completed by 32 LIC students and 18 program administrators. Data collection focused on non-clinical and clinical learning activities, COVID-19 experiences, and the implementation of virtual care. Results. Despite pandemic challenges, 72% of program administrators reported the overall quality of education remained consistent with previous years. All students successfully met required clinical learning objectives and other promotion requirements, although 56% reported restricted clinical access and limited experience with specialists. Virtual care became a primary adaptation, with 97% of students participating. Student safety was supported by adequate personal protective equipment availability, and the program maintained continuity thoughout the disruption. Conclusions. The LIC demonstrated resilience, maintaining educational quality during the pandemic. These findings highlight the strengths of LIC model in terms of adaptability and program continuity.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».