Critical study of pathology theses supported at the medical university of Tunis (2000-2010).
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical writing is a coded language; its purpose is to convey a scientific message. In pathology, specialty involving the study of cell and tissue, quantitative and qualitative production of medical doctoral theses and their thematic focus has not been studied. The aim of this study was to analyze the pathology theses on the level of form, the background and methodology. METHODS: Descriptive retrospective study of medical doctoral theses in the specialty "Pathology", listed in the catalog of theses of the library of the Faculty of Medicine of Tunis and supported between 2000 and 2010. Each thesis has been subject of a direct reading, systematic and thorough. RESULTS: The study involved 189 pathology theses. The average overall productivity per academic pathologist was 5.5 theses. Gastrointestinal pathology was the most studied theme (24.9%). Tumor pathology was addressed in 74.1% of the theses. The IMRAD structure was respected in 57.7% of theses; by assistant professor than by associate professor and professor (p = 0.005). The summary was structured in 88.3% of theses, comparably with the grade of the thesis director (p = 0.5) and with the grade of PhD student (p = 0.08). The transcript of references did not meet the recommendations of Vancouver in 87.8% of theses and irrespective of the rank of director of thesis (p = 0.2). CONCLUSION: The pathology theses presented some shortcomings, particularly in the quality of medical writing. To remedy this problem, our faculty should increase efforts to improve the quality of scientific work, in order to have a better view of medical research in Tunisia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».