A Clinician-Researcher Training Program for Family Medicine Residents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Research training for clinicians is becoming relatively common for postdoctoral trainees in academic institutions. In contrast, there are relatively few such training programs for family physician residents. The purpose of this article is to describe a novel program for family medicine trainees in Maccabi Health Services, a large Israeli health fund. METHODS: Following organizational approval and budget allocation, a call for family residents resulted in 18 applications, 15 of whom were selected for a two-year research training program. Each trainee submitted a research proposal, dealing with a community- based research question. Each protocol was allocated a budget. The Program, overseen by a steering committee of family physicians and scientists, has a designated clinical epidemiologist who coordinates all activities. The Project runs monthly face-to-face meetings where trainees present their research proposals. The group reviewed the protocols ahead of time, commented on them and criticized them. In parallel, the trainees participate in a detailed discussion of their research proposals face-to-face with the program director and clinical epidemiologist, and the revised research proposal is submitted to the Institution Review Board. RESULTS: The Program received enthusiastic responses from the trainees and from Maccabi Health Services, which has already approved the budget for the second year of the Program with a new stream of trainees. The approved research proposals dealt with original and important community-based clinical questions. CONCLUSIONS: With the aim of developing clinician-researchers in the field of family medicine, this novel program will help change the research climate in a large organization, where community-based family practitioners were not typically involved in research.
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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 | 0,017 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,013 |
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 ».