Training family physicians as researchers: Outcomes over 15 years for Canada's first clinician scholar program.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine characteristics at admission and subsequent academic achievements among the graduates of the first 15 years of the clinician scholar program (CSP), Canada's longest-running such program, housed at the University of British Columbia in Vancouver. DESIGN: Cross-sectional study with data gathered from program files, personal correspondence, and public sources. SETTING: Vancouver. PARTICIPANTS: Graduates of the University of British Columbia CSP from 2001 to 2015. MAIN OUTCOME MEASURES: Characteristics at admission (years since medical school graduation, previous graduate degrees) and measures of scholarly success (peer-reviewed publications, subsequent graduate degrees, and academic faculty appointments). RESULTS: = .04). CONCLUSION: We found family physicians interested in becoming researchers were usually highly experienced, with physicians entering the CSP a median of 12 years (interquartile range 8 to 19 years) after medical school graduation. Most went on to publish several papers and more than 20% maintained a productivity of more than 2 peer-reviewed papers per year. The mentorship program model during this first 15 years has been effective in training family physicians to begin clinician scholar careers, and has been built upon, with the introduction from 2013 to 2015 of an enhanced curriculum. Future quantitative and qualitative analysis of this program and others is important to better articulate the success of clinician scholars striving to understand and improve primary care and health for Canadians.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».