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Enregistrement W2980177704 · doi:10.1259/bjr.20190340

Interventional radiology training: a comparison of 5 English-speaking countries

2019· article· en· W2980177704 sur OpenAlexaboutno aff
Indrajeet Mandal, Amal Minocha, Jason Yeung, Steve Bandula, Jeremy Rabouhans

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Radiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationTraining (meteorology)Competition (biology)MedicineRadiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare key characteristics of interventional radiology (IR) training in the UK with four other English-speaking countries (USA, Canada, Australia and New Zealand) and summarise requirements for training. METHODS: Main features examined were career pathway and requirements, examinations required, specific competition for IR and the process of applying for training as an international medical graduate. Data were collected from official governing body publications, literature and personal experience. RESULTS: Several differences were highlighted, including length of training (ranging from 6 to 9 years after medical school), length of IR-specific training (ranging from 1 to 3 years) and examinations required (USA and Canada have additional IR-specific examinations). The level of competition is generally high, in all countries. CONCLUSIONS: With the demand for IR services set to increase over the next few years, it is crucial that more IR specialists are trained to meet this demand. Awareness of training structures in other countries can highlight opportunity and pitfalls, and help ensure the number of highly trained interventional radiologists in the UK continues to grow.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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