Subspeciality training in hematology and oncology, 2003: results of a survey of training program directors conducted by the American Society of Hematology
Notice bibliographique
Résumé
A survey of directors of adult and pediatric hematology/oncology subspecialty training programs in the United States and Canada was conducted to assess the environment in which recruitment and training is conducted in these medical disciplines. A total of 107 program directors responded to the survey, representing 66% of internal medicine and 47% of pediatric subspecialty programs in hematology or hematology/oncology. Specific areas covered in the web-based questionnaire included the type and demographics of the training program, profile of the training program director, characteristics of the applicant pool and existing trainee recruits, characteristics of the training program environment and curricula, research productivity of trainees, and the career pathways taken by recent training program graduates (including dominant areas of clinical interest). The results of this survey show considerable heterogeneity in the recruiting practices and the environment in which subspecialty training occurs, leading the authors to recommend improvements in or a heightened attention to issues, including recruitment of minority trainees, flexibility to recruit international medical school graduates, timing of trainee acceptance, maintaining the financial support of Medicare graduation medical education (GME), training of physician scientists, organization of the continuity clinic experience, visibility of nonmalignant hematology as a career path, and level of training program director support.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».