Publishing history does not correlate with clinical performance among internal medicine residents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES Selection criteria for applicants to the internal medicine programme at the University of Toronto have included the number and quality of scholarly items published. We sought to determine whether previous publishing record correlated with resident performance as measured by in-training evaluation reports (ITERs) and global impressions of clinical competency by site programme directors and senior educators (global impression). METHODS Data on the total number, quality and type of items published, as well as the timing of publishing with regard to pre-MD training, were abstracted from the curricula vitae of individuals who applied for residency during 2001-2005. These were correlated with overall, Expert and Scholar role ITER scores, and with global impression, using Spearman rank correlation scores. RESULTS We gathered publishing history data on 181 residents, for 162 of whom ITER data were available. Overall, 68.5% of residents had published, but only 14.9% had published during medical school. There was a weak correlation of borderline significance (rho = 0.15, P = 0.055) between overall ITER score and number of items published. No such correlation was found with CanMEDS Medical Expert and Scholar role scores. Global impression classified 33.9% of residents as top-rated. More top-rated residents had published (76.7% versus 65.1%; P = 0.07), but the number of items published during medical school were similar between top-rated and non-top-rated residents (16.1% versus 12.3%; P = 0.46). CONCLUSIONS Our results do not support publishing record as a predictor of residents' clinical performance. Surprisingly, the correlation between publishing record and Scholar role scores was also weak, possibly indicating an inability of the ITER to capture this competency. Further research is needed to identify predictors and measures of performance in scholarly activities.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».