Fellowship training: a qualitative study of scope and purpose across one department of medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fellowship training follows certification in a primary specialty or subspecialty and focusses on distinct and advanced clinical and/or academic skills. This phase of medical education is growing in prevalence, but has been an "invisible phase of postgraduate training" lacking standards for education and accreditation, as well as funding. We aimed to explore fellowship programs and examine the reasons to host and participate in fellowship training, seeking to inform the future development of fellowship education. METHODS: During the 2013-14 academic year, we conducted interviews and focus groups to examine the current status of fellowship training from the perspectives of division heads, fellowship directors and current fellows at the Department of Medicine, University of Ottawa, Canada. Descriptive statistics were used to depict the prevailing status of fellowship training. A process of data reduction, data analysis and conclusions/verifications was performed to analyse the quantitative data. RESULTS: We interviewed 16 division heads (94%), 15 fellowship directors (63%) and 8 fellows (21%). We identified three distinct types of fellowships. Individualized fellowships focus on the career goals of the trainee and/or the recruitment goals of the division. Clinical fellowships focus on the attainment of clinical expertise over and above the competencies of residency. Research fellowships focus on research productivity. Participants identified a variety of reasons to offer fellowships: improve academic productivity; improve clinical productivity; share/develop enhanced clinical expertise; recruit future faculty members/attain an academic position; enhance the reputation of the division/department/trainee; and enhance the scholarly environment. CONCLUSIONS: Fellowships serve a variety of purposes which benefit both individual trainees as well as the academic enterprise. Fellowships can be categorized within a distinct taxonomy: individualized; clinical; and research. Each type of fellowship may serve a variety of purposes, and each may need distinct support and resources. Further research is needed to catalogue the operational requirements for hosting and undertaking fellowship training, and establish recommendations for educational and administrative policy and processes in this new phase of postgraduate education.
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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 | 0,006 | 0,200 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».