P.104 Factors influencing resident engagement in research during post-graduate training
Notice bibliographique
Résumé
Background: Residency training programs aspire to develop residents’ research skills, but engaging trainees in research often proves challenging. Addressing this requires a better understanding of factors influencing residents’ engagement in scholarship. We sought to identify such factors through an interview-based study that explored residents’ interest and involvement in research during training. Methods: We conducted 15 semi-structured interviews with neurology (n=8) and neurosurgery (n=7) residents at our institution based on an interview guide developed through a literature review and pilot interviews (n=3). Using template analysis, we examined transcripts to identify facilitators and barriers to resident research. Results: Motivation, mentorship, and resource availability were noted to significantly impact resident research. Trainees indicated motivation is influenced by personal desire to develop research skills, interest in available projects, and pressure to engage in scholarship from peers, mentors, and future employers. While strong mentorship and departmental resources for data collection and analysis facilitate resident research, funding and time constraints are barriers to success. Conclusions: We have identified multiple factors influencing residents’ engagement in research, which may be targeted by program directors to optimize the post-graduate training environment for resident scholarship. In the next phase of our project, we will corroborate and expand on these findings through a national survey of residents across all specialties.
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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 | 0,013 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».