Challenges Facing Physician Scientist Trainees: a Survey of Trainees in Canada’s Largest Undergraduate and Postgraduate Programs in a Single Centre
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A number of indicators suggest that the physician scientist career track is threatened. As such, it is an opportune time to evaluate current training models. Perspectives on physician scientist education and career path were surveyed in trainees at the University of Toronto, home to Canada's longest standing physician scientist training programs. METHODS: Trainees from the Clinician Investigator Program (CIP) and MD/PhD Program at the University of Toronto were surveyed. Liekert-style closed-ended questions were used to assess future career goals, present and future perspectives and concerns about and beliefs on training. Demographic information was collected regarding year of study, graduate degree program and focus of clinical and health research. Statistical analysis included non-parametric tests for sub-group comparisons. RESULTS: Both groups of trainees were motivated to pursue a career as a physician scientist. While confident in their decision to begin and complete physician scientist training, they expressed concerns about the level of integration between clinical and research training in the current programs. They also expressed concerns about career outlook, including the ability to find stable and sustainable careers in academic medicine. Trainees highlighted a number of factors, including career mentorship, as essential for career success. CONCLUSION: These findings indicate that while trainees at different stages consistently express career motivation, they identified concerns that are program- and training stage-specific. These concerns mirror those highlighted in the medical education literature regarding threats to the physician scientist career path. Understanding these different and changing perspectives and exploring those differences could form an important basis for trainee program improvements both nationally and internationally.
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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 | 0,005 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».