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Enregistrement W2608133695 · doi:10.1186/s40463-017-0202-6

Does medical school research productivity predict a resident's research productivity during residency?

2017· article· en· W2608133695 sur OpenAlexaffabout
Scott Kohlert, Laura Zuccaro, Laurie McLean, Kristian I. Macdonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)MedicineResidency trainingAccreditationOddsFamily medicineGraduate medical educationMedical schoolProductivityOtorhinolaryngologyMEDLINEPublicationSubspecialtyMedical educationInternal medicineSurgeryPolitical scienceLogistic regressionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Research productivity is an important component of the CanMEDS Scholar role and is an accreditation requirement of Canadian Otolaryngology training programs. Our objective was to determine if an association exists between publication rates before and during Otolaryngology residency. Methods We obtained the names for all certified Canadian Otolaryngologists who graduated between 1998 and 2013 inclusive, and conducted a Medline search for all of their publications. Otolaryngologists were subgrouped based on year of residency graduation and the number of articles published pre-residency and during residency (0 or ≥1). Chi-squared analyses were used to evaluate whether publications pre-residency and year of graduation were associated with publications during residency. Results We obtained data for 312 Canadian Otolaryngologists. Of those 312 graduates, 46 (14.7%) had no identifiable publications on PubMed and were excluded from the final data analysis. Otolaryngology residents had a mean 0.65 (95% CI 0.50-0.80) publications before residency and 3.35 (95% CI 2.90-3.80) publications during residency. Between 1998 and 2013, mean publication rates before and during residency both increased significantly ( R2 = 0.594 and R2 = 0.759, respectively), whereas publication rates after residency graduation has stagnated ( R2 = 0.023). The odds of publishing during residency was 5.85 times higher (95% CI 2.69-12.71) if a resident published prior to residency ( p < 0.0001). The Spearman correlation coefficient between publications before and during residency is 0.472 ( p < 0.0001). Conclusion Residents who publish at least one paper before residency are nearly six times as likely to publish during residency than those who did not publish before residency. These findings may help guide Otolaryngology program selection committees in ranking the best CaRMS candidates.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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