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Enregistrement W2193377030 · doi:10.2196/mededu.4576

A Novel Service-Oriented Professional Development Program for Research Assistants at an Academic Hospital: A Web-Based Survey

2015· article· en· W2193377030 sur OpenAlexvenueno aff
Robert Li Kitts, Kyle John Koleoglou, Jennifer Elysia Holland, Eliza Haapaniemi Hutchinson, Quincy Nang, Clare M. Mehta, Chau Minh Tran, Laurie N. Fishman

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationProfessional developmentService (business)Health professionalsQuality (philosophy)MedicineHealth careBusinessPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research assistants (RAs) are hired at academic centers to staff the research and quality improvement projects that advance evidence-based medical practice. Considered a transient population, these young professionals may view their positions as stepping-stones along their path to graduate programs in medicine or public health. OBJECTIVE: To address the needs of these future health professionals, a novel program-Program for Research Assistant Development and Achievement (PRADA)-was developed to facilitate the development of desirable professional skill sets (ie, leadership, teamwork, communication) through participation in peer-driven service and advocacy initiatives directed toward the hospital and surrounding communities. The authors hope that by reporting on the low-cost benefits of the program that other institutions might consider the utility of implementing such a program and recognize the importance of acknowledging the professional needs of the next generation of health care professionals. METHODS: In 2011, an anonymous, Web-based satisfaction survey was distributed to the program membership through a pre-established email distribution list. The survey was used to evaluate demographics, level of participation and satisfaction with the various programming, career trajectory, and whether the program's goals were being met. RESULTS: Upon the completion of the survey cycle, a 69.8% (125/179) response rate was achieved with the majority of respondents (94/119, 79.0%) reporting their 3-year goal to be in medical school (52/119, 43.7%) or nonmedical graduate school (42/119, 35.3%). Additionally, most respondents agreed or strongly agreed that PRADA had made them feel more a part of a research community (88/117, 75.2%), enhanced their job satisfaction (66/118, 55.9%), and provided career guidance (63/117, 53.8%). Overall, 85.6% of respondents (101/118) agreed or strongly agreed with recommending PRADA to other research assistants. CONCLUSIONS: High response rate and favorable outlook among respondents indicate that the program had been well received by the program's target population. The high percentage of respondents seeking short-term entry into graduate programs in health care-related fields supports the claim that many RAs may see their positions as stepping-stones and therefore could benefit from a professional development program such as the one described herein. Strong institutional support and sustainable growth and participation are other indications of early success. Further evaluation is necessary to assess the full impact of the program, particularly in areas such as job satisfaction, recruitment, retention, productivity, and career trajectory, but also in reproducibility in other institutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,378
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
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