Characteristics of Biostatistics, Epidemiology, and Research Design Programs in Institutions With Clinical and Translational Science Awards
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To learn the size, composition, and scholarly output of biostatistics, epidemiology, and research design (BERD) units in U.S. academic health centers (AHCs). METHOD: Each year for four years, the authors surveyed all BERD units in U.S. AHCs that were members of the Clinical and Translational Science Award (CTSA) Consortium. In 2010, 46 BERD units were surveyed; in 2011, 55; in 2012, 60; and in 2013, 61. RESULTS: Response rates to the 2010, 2011, 2012, and 2013 surveys were 93.5%, 98.2%, 98.3%, and 86.9%, respectively. Overall, the size of BERD units ranged from 3 to 86 individuals. The median FTE in BERD units remained similar and ranged from 3.0 to 3.5 FTEs over the years. BERD units reported more availability of doctoral-level biostatisticians than doctoral-level epidemiologists. In 2011, 2012, and 2013, more than a third of BERD units provided consulting support on 101 to 200 projects. A majority of BERD units reported that between 25% and 75% (in 2011) and 31% to 70% (in 2012) of their consulting was to junior investigators. More than two-thirds of BERD units reported their contributions to the submission of 20 or more non-BERD grant or contract applications annually. Nearly half of BERD units reported 1 to 10 manuscripts submitted annually with a BERD practitioner as the first or corresponding author. CONCLUSIONS: The findings regarding BERD units provide a benchmark against which to compare BERD resources and may be particularly useful for institutions planning to develop new units to support programs such as the CTSA.
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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 | 0,035 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,014 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».