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Enregistrement W3042417920 · doi:10.1016/j.recesp.2019.12.029

Guía ESC 2019 sobre el tratamiento de pacientes con taquicardia supraventricular

2020· article· es· W3042417920 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRevista Española de Cardiología · 2020
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleCurriculumMedical educationMedicinePsychologyFamily medicineNursingPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research sets the foundation for developing plastic surgeons who think critically and approach clinical practice with an inquisitive mind. The objective of this study was to characterize current attitudes and perceived barriers towards conducting research during residency.A validated 36-item questionnaire was developed by a national task-force of Canadian plastic surgery trainees. The survey was distributed to all 13 plastic surgery programs in Canada. Data was collected for a period of 2 months in the form of multiple choice, Likert scales and short answers.The response rate was 64% (95/149) with representation from all 13 plastic surgery programs across Canada. The top three perceived barriers to conducting research were lack of time (83%), insufficient access to research supervisors and mentors (42%) and the research ethics process (38%). More than 70% of residents were interested in conducting research during residency and 74% of programs have a research requirement integrated into their curriculum. Despite this, less than half of residents (47%) believed that their program fosters a culture that promotes research. This was attributed to multiple factors, including a lack of internal research funding (78%), limited access to a research methods or clinical trials unit (78%), and insufficient research training (68%). University research ranking had no correlation with residents’ scholarly output or their perceptions towards research barriers.Canadian Plastic Surgery residents identified several important factors considered to be barriers to research. Programs can use these findings to address barriers and improve the integration of research throughout residency training.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,004

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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