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Enregistrement W1629387358 · doi:10.5489/cuaj.2919

Perception, career choice and self-efficacy of UK medical students and junior doctors in urology

2015· article· en· W1629387358 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick Jones, Bhavan Prasad, Hasan Qazi, Bhaskar Somani, Ghulam Nabi

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrologyMedicinePerceptionMedical educationFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There is a growing concern about the reduced clinical exposure to urology at undergraduate level in the United Kingdom. As a consequence, the competencies of junior doctors are considered inadequate. The views of these doctors in training towards urology remain under reported. METHODS: A modified Delphi method was employed to construct a questionnaire. Given the rise of social media as a platform for scientific discussion, participants were recruited via a social networking site. Outcomes assessed included career preference, exposure to urology, perceived male dominance, and confidence at core procedures. RESULTS: In total, 412 and 66 responses were collected from medical students and junior doctors, respectively. Overall, 41% of participants felt that they had received a good level of clinical exposure to urology as part of their training and 15% were considering a career in this speciality. Female students were significantly less likely to consider urology as a career option (p < 0.01). Of these, 37% of the students felt confident at male catheterization and 46% of students regarded urology as a male-dominated speciality. CONCLUSIONS: Urology is perceived as male dominated and is the least likely surgical speciality to be pursued as a career option according to our survey. Increased exposure to urology at the undergraduate level and dedicated workshops for core urological procedures are needed to address these challenges.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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