Chance and the Prepared Mind — Attracting Trainees into Rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
> In the fields of observation, chance favors only the prepared mind. > > — Louis Pasteur, University of Lille, December 7, 1854 What is the influence of a chance encounter in a training program? As the Rheumatology community grapples with the average age of practitioners in the mid-50s and a flat rate of already low recruitment of rheumatology trainees (RT) from internal medicine (IM) training programs, does type and timing of exposure to rheumatology have a predictive value? In an intriguing article in this issue of The Journal 1, Drs. Katz and Yacyshyn have data-mined the Canadian Post-MD Education Registry (CAPER) (which enables anonymous tracking of RT based on their IM residency training site), and examined the relationship of mere availability of a rheumatology rotation in each postgraduate year to the number of eventual RT generated. Curriculum information was obtained from the Canadian Residency Matching Service over a 3-year period; because programs were under major review during this period, no changes were likely to be implemented, assuring homogeneous atomic data. Using advanced logistic regression techniques, Katz and Yacyshyn assigned the availability of a rheumatology elective a numeric value from 0 (no chance of completing a rotation over a given month) to 1 (mandatory completion). They address program restrictions in selectivity (a choice between rheumatology and another rotation would be 0.5), and accordingly, if rheumatology were one choice among 10 rotations, the score would be 0.1. While statistical purists might argue the validity of this construct, it is an attempt to quantify existing data, as the number of rheumatology electives would not be considered a normally distributed value across IM training sites and in each postgraduate year, due to local variations in curriculum, full-time faculty equivalents, or participating community rheumatologists, as they ably demonstrate in their Table 1. There was a positive relationship (Figure 1) between postgraduate year 1 rheumatology opportunities … Address correspondence to Dr. McCarty. E-mail: gmccarty{at}mainehospital.org
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».