Re-thinking clinical research training in residency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are good reasons to train clinician researchers, including a lack of translational and patient centered research, a decline in physicians choosing academic careers, the need for physicians who are able to critically appraise research, and accreditation requirements. However, why are we insisting that residents engage in original clinical research? DISCUSSION: This paper is structured around three questions: 1) Is mandating original research the answer? 2) What ought to be the central purpose of research training? And 3) What are the alternatives to original clinical research? The successful development of clinician-scientists involves many more factors than resident research training. While invoking social accountability and public welfare, we argue for considering the opportunity cost of resident research training. We question the focus on original resident research and challenge medical educators to encourage research training aimed steadfastly at public good in the local setting. Finally, we offer preliminary suggestions for how to move forward. CONCLUSIONS: We conclude that medical educators should critically re-think our programs to develop resident researchers. If it is worthwhile to require original research projects during residency, then we must consider the priorities of local settings to best serve the public interest.
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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 | 0,244 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,053 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».