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Enregistrement W2943800275 · doi:10.1101/626770

Expanded Scope of Practice Fellowships for Radiologists: a Survey of Interest Amongst Current Canadian Radiology Residents

2019· preprint· en· W2943800275 sur OpenAlexaffabout
Joseph Barfett, Errol Colak, Christopher U Smith, Paraskevi A. Vlachou, Aren Mnatzakanian, Hui‐Ming Lin, Eric Bartlett, Alan R. Moody

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternshipScope (computer science)RadiologyScope of practiceInterventional radiologyResidency trainingMedical educationFamily medicineHealth careContinuing education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale and Objectives Radiology residents acquire a diverse educational experience and skill set, including a general internship year, which may enable the direct management of patients. In order for radiology residents to define new scopes of practice, however, additional fellowship training may in certain instances be warranted. Materials and Methods Using the Canadian family medicine Enhanced Skills Program as a model, we conducted a Canada-wide survey of radiology residents to assess interest in additional fellowship training to expand their scope of practice. Results Our results indicate that a majority of residents (69.2%) would like to routinely see patients in clinic and more than half (52%) are willing to undergo an additional year of fellowship to enhance their skill set. The most popular choices for such fellowships were sports medicine (22.8%), emergency medicine (19.6%) and vascular medicine (18.5%). In addition, a majority (52.9%) of residents felt capable of offering incidentaloma clinics without additional training beyond their core radiology residency. Conclusion Traditional diagnostic and interventional radiology fellowships must be reconsidered to reflect the interests and capabilities of modern radiology trainees. Expansion of training options into the domain of direct patient management will likely prove popular among current residents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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