Building the Next Generation of Researchers: Mentored Training in Dissemination and Implementation Science
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Dissemination and implementation (D&I) science provides the tools needed to close the gap between known intervention strategies and their effective application. The authors report on the Mentored Training for Dissemination and Implementation Research in Cancer (MT-DIRC) program-a D&I training program for postdoctoral or early-career cancer prevention and control scholars. APPROACH: MT-DIRC was a 2-year training institute in which fellows attended 2 annual Summer Institutes and other conferences and received didactic, group, and individual instruction; individualized mentoring; and other supports (e.g., pilot funding). A quasi-experimental design compared changes in 3 areas: mentoring, skills, and network composition. To evaluate mentoring and D&I skills, data from fellows on their mentors' mentoring competencies, their perspectives on the importance of and satisfaction with mentoring priority areas, and their self-rated skills in D&I competency domains were collected. Network composition data were collected from faculty and fellows for 3 core social network domains: contact, mentoring, and collaboration. Paired t tests (mentoring), linear mixed models (skills), and descriptive analyses (network composition) were performed. OUTCOMES: Mentors were rated as highly competent across all mentoring competencies, and each mentoring priority area showed reductions in gaps between satisfaction and importance between the 6 and 18 months post-first Summer Institute. Fellows' self-rated skills in D&I competencies improved significantly in all domains over time (range: 42.5%-52.9% increase from baseline to 18 months post-first Summer Institute). Mentorship and collaboration networks grew over time, with the highest number of collaboration network ties for scholarly manuscripts (n = 199) in 2018 and for research projects (n = 160) in 2019. NEXT STEPS: Building on study findings and existing literature, mentored training of scholars is an important approach for building D&I skills and networks, and thus to better applying the vast amount of available intervention evidence to benefit cancer control.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle