Recent Trends in Neurosurgery Career Outcomes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As with other specialties, Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) trainees in Neurosurgery have anecdotally had challenges securing full-time employment. This study presents the employment status, research pursuits, and fellowship choices of neurosurgery trainees in Canadian programs. METHODS: RCPSC neurosurgery trainees (n = 143) who began their residency training between 1998 and 2008 were included in this study. Associations between year of residency completion, research pursuits, and fellowship choice with career outcomes were determined by Fisher's exact test (p < 0.05, statistical significance). RESULTS: In 2015, 60% and 26% of neurosurgery trainees had permanent positions in Canada and the USA, respectively. Underemployment, defined as locum and clinical associate positions, pursuit of multiple unrelated fellowships, unemployment, and career change to non-surgical career, was 12% in 2015. The proportion of neurosurgery trainees who had been underemployed at some point within 5 years since residency completion was 20%. Pursuit of in-folded research (MSc, PhD, or non-degree research greater than 1 year) was significantly associated with obtaining full employment (94% vs. 73%, p = 0.011). However, fellowship training was not significantly associated with obtaining full employment (78% vs. 75%, p = 1.000). CONCLUSIONS: Underemployment in neurosurgery has become a significant issue in Canada for various reasons. Pursuit of in-folded research, but not fellowship training, was associated with obtaining full employment.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».