Radiology Resident' Satisfaction With Their Training and Education in the United States: Effect of Program Directors, Teaching Faculty, and Other Factors on Program Success
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Radiology residency education must evolve to meet the growing demands of radiology training. Resident opinions are a major resource to identify needs. However, few published data are available on a national level investigating the radiology resident perspective on factors that influence the resident experience. Our study investigates factors that affect residents' satisfaction with their residency experience and education. MATERIALS AND METHODS: A 67-item survey was sent to all radiology residency program directors and coordinators in the United States to be distributed at their discretion. Questions were multiple choice, free-text answer, or 5-point Likert scale. Statistical significance (p < 0.05) was determined using chi-square test, t test, and logistic regression analysis, respectively. RESULTS: Two hundred seventeen radiology residents responded to the survey (range, 212-217 responses per question). Overall, 77.8% (168/216) of residents were satisfied with their residency programs. Subcategories that showed a statistically significant correlation with overall satisfaction, in decreasing strength according to the odds ratio (OR), include the program director or administrative office (OR, 72.2; 95% CI, 27.4-221.9), the daily workstation experience (OR, 30.5; 95% CI, 12.8-80.9), the faculty (OR, 19.5; 95% CI, 8.9-45.4), educational conferences (OR, 7.9; 95% CI, 3.9-16.4), work hours (OR, 6.4; 95% CI, 3.2-13.2), teaching opportunities (OR, 6.5; 95% CI, 3.1-13.8), research opportunities (OR, 5.1; 95% CI, 2.6-10.6), personal study (OR, 2.1; 95% CI, 1.1-4.1), and compensation (OR, 1.9; 95% CI, 1.0-3.7). CONCLUSION: Our study provides incremental data to the existing literature that offers insight into factors that contribute to a successful radiology residency program.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».