B.03 The Canadian neurology graduate survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Planning for neurology training necessitated a reflection on the experience of graduates. We explored practice characteristics, and training experience of recent graduates. Methods: Graduates from 2010-2014 completed a survey. Results: Response rate was 37% of 211. 56% were female. 91% were adult neurologists. 65% practiced in an outpatient setting. 63% worked in academics. 85% completed subspecialty training (median 1 year). 36% work 3 days a week or less. 82% took general call (median 1 night weekly). Role preparation was considered very good or excellent for most; however poor or fair ratings were 17% in advocacy and 8% in leadership. Training feedback was at least “good” for 87%. Burnout a few times a week or more was noted by 5% (6% during residency, particularly PGY1 and 5). 64% felt overly burdened by paperwork. Although most felt training was adequate, it was poor or fair at preparing for practice management (85%) and personal balance (55%). Most conditions were under-observed in training environment. Many noted a need for more independent practice development and community neurology. Conclusions: Although our training was found to be very good, some identified needs included advocacy training, and more training in general neurology in the longitudinal outpatient/community settings.
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 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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».