Developing Reflection and Collaboration in Translational Medicine Toward Patients and Unmet Medical Needs
Notice bibliographique
Résumé
This perspective article aims to highlight the importance of values-driven personal reflection and collaboration for effective translational medicine training. We frame the dilemma in translational medicine and provide an approach for solution emphasizing collaboration and co-creation for innovative change in translational research. We cite the science in transition literature suggesting why personal reflection and a collaborative approach is important. We identify the problem with publication pressures and the bibliometric mindset. We focus on motivation to seek and find results that really matter for patients and individuals to maintain health in the real world. We review how the international EUREKA Institute for Translational Medicine (established in 2007) works with students, to harness their core values and develop personal growth skills to improve their leadership effectiveness, to work towards collaborative gain and potentially more meaningful results for patients and medical needs. We describe how the EUREKA Institute’s unique setting, curriculum and hidden curriculum aspects effectively train program participants. The article highlights creating an immersive safe space, personal reflection, connection, structured brainstorming, group problem solving, collaboration and co-creation to facilitate innovation in translational medicine. The article relates program features to their theoretical underpinnings such as Theory U, Mediation Theory and Strategic Innovation Theory. The six authors from different global regions, ages, career stages, translational research contexts and years of attendance at the EUREKA Institute provide their reflections on training impact. Lessons learned and recommendations for research and application are discussed.
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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 | 0,095 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».