Pediatric Pathology Fellowship Recruitment—Report of a Survey Conducted by the Fellowship Committee of the Society for Pediatric Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric pathology (PP) is a subspecialty of pathology encompassing disease states during human development from the fetus to the young adult. Despite the existence of ACGME-accredited fellowship programs and opportunity for pediatric pathology subspecialty board certification, many pediatric pathology fellowship positions remain unfilled in North America. We sought to understand the difficulties in recruitment to the PP training programs by conducting a survey. A 3-pronged survey targeting pathology residents (PR), PP fellows and recent fellowship graduates (F&G), and PP training programs was conducted. Three separate questionnaires were prepared, one for each group; and administered online via SurveyMonkey. There were 175 responses to PR survey, 29 to F&G and 19 to programs survey. The results of the PR and F&G survey revealed that trainees select a subspecialty early in their residency training, primarily based on their interest, followed by prospects of employment. Nearly half of resident respondents had discounted pediatric pathology subspecialty training without prior exposure to the specialty. Senior residents and faculty members were reported as the main source for fellowship information for residents choosing subspecialty training and the choice of the training program was mostly dictated by geographic location. Most fellow recruits are racially diverse, female, and American medical graduates. Pathology residents decide on subspecialty training based on their interest; however, many are not exposed to pediatric pathology early on in training. The survey results suggest that existing PP fellowship positions likely will continue to exceed demand for subspecialty training. The results of the study could aid in developing strategies to boost recruitment to PP.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».