Performance report for a 10-year-old MD/PhD Program: A survey of trainees at the University of Ottawa
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Integrated MD/PhD programs are relatively new in Canada and represent a platform to train the next generation of clinician-scientists. However, MD/PhD programs vary substantially by structure, funding and mentorship opportunities, and there exists a paucity of data on the overall students' successes and challenges. The purpose of this study is to assess objective and subjective metrics of the MD/PhD Program at the University of Ottawa. METHODS: Students in all years of the program were invited to complete a 58- question survey, and the resulting data were analyzed by descriptive statistics. RESULTS: Our survey had an 88.5% (23/26) participation rate. The program has been gaining interest and the number of applications increased by 178% between 2013 and 2018. Tuition support was considered an essential element in accepting the admission offer, as 47.8% of students would have declined admission without full tuition coverage. The MD/PhD students were heavily engaged in scholarly activities, with an average of 8.3 presentations/ publications per respondent. Respondents indicated low satisfaction with formal career planning advice (28.6% satisfied/very satisfied) and program transition guidance (22.2%). When delivered informally by peers, both career planning advice and program transition guidance were experienced as more satisfying (65.2% and 63.6%, respectively). Only 34.8% of survey respondents identified as female, highlighting the challenge of achieving diversity in clinician-scientist training programs. CONCLUSION: Our report contributes to the body of knowledge on concrete obstacles experienced by students within MD/PhD programs and key areas that can be improved upon-locally, provincially and nationally-to further advance student success.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».