Knowledge and confidence level of Canadian urology residents toward biostatistics: A national survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adequate knowledge of biostatistics is essential for healthcare providers to stay up to date with medical advances and maintain an evidence-based practice. However, training in clinical research in Canadian residency programs varies considerably. Our study aimed to determine Canadian urology trainees' knowledge of biostatistics and interpretation of the scientific literature. METHODS: We conducted a national survey of all Canadian urology residents and fellows, which assessed experiences with biostatistics, self-reported confidence with statistical questions, and knowledge of biostatistical concepts. RESULTS: Out of 201 urology trainees, 74 (36.8%) responded to the survey. The majority of respondents disagreed or strongly disagreed with the fact that they had sufficient training in biostatistics in medical school (67.6%) or that their current knowledge was sufficient for the rest of their career (66.1%). If given the chance, 82.3% of respondents would like to learn more about biostatistics. About half of respondents were able to correctly identify ordinal variables (51.5%), discrete variables (52.9%), or interpret adjusted odds ratios (50.0%). Despite senior residents reporting more confidence on biostatistical questions, our results did not demonstrate significant differences in overall knowledge according to level of training or experience with biostatistics. CONCLUSIONS: Our results identified important knowledge gaps among current Canadian urology trainees. Most trainees do not believe they have sufficient training in biostatistics. Knowledge of basic statistical concepts was lower than expected and did not significantly differ according to level of training. Our results highlight the need for structured, dedicated training in biostatistics for urology trainees within the new Competence by Design teaching framework.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».