Training the next generation of Canadian Clinician-Scientists: charting a path to success
Notice bibliographique
Résumé
Clinician-scientists are physicians with training in both clinical medicine and research that enables them to occupy a unique niche as specialists in basic and translational biomedical research. While there is widespread acknowledgement of the importance of clinician-scientists in today's landscape of evidence-based medical practice, training of clinician-scientists in Canada has been on the decline, with fewer opportunities to obtain funding. With the increasing length of training and lower financial compensation, fewer medical graduates are choosing to pursue such a career. MD-PhD programs, in which trainees receive both medical and research training, have the potential to be an important tool in training the next generation of clinician-scientists; however, MD-PhD trainees in Canada face barriers that include an increase in medical school tuition and a decrease in the amount of financial support. We examined the available data on MD-PhD training in Canada and identified a lack of oversight, a lack of funding and poor mentorship as barriers experienced by MD-PhD trainees. Specific recommendations are provided to begin the process of addressing these challenges, starting with the establishment of an overseeing national body that would track long-term outcome data for MD-PhD trainees. This national body could then function to implement best practices from individual programs across the country and to provide further mentorship and support for early-career physician-scientists. MD-PhD programs have the potential to address Canada's growing shortage of clinician-scientists, and strengthening MD-PhD programs will help to effect positive change.
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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 | 0,049 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,009 |
| Communication savante | 0,022 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».