Research Productivity of Canadian Radiation Oncology Residents: A Time-Trend Analysis
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Research productivity is a mandatory component of Canadian radiation oncology (RO) resident training. To our knowledge, Canadian RO resident research publication productivity has not previously been analysed. (2) Methods: We compiled a 12-year database of RO residents in Canadian training programs who completed residency between June 2005 and June 2016. Resident names and dates of training were abstracted from provincial databases and department websites and were used to abstract data from PubMed, including training program, publication year, journal, type of research, topic and authorship position. Residents were divided into four time periods and the linear trend test evaluated publication rates over time. Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed to identify authorship predictors. (3) Results: 227 RO residents representing 363 publications were identified. The majority were first-author publications (56%) and original research (77%). Overall, 82% of first-author, and 80% of any-author articles were published in resident year 4 or higher. Mean number of publications for first-author and any-author positions increased significantly over time (p = 0.016 and p = 0.039, respectively). After adjusting for gender and time period, large institutions (> 3 residents per year) trended toward associations with more first-author publications (odds ratio (OR): 2.44; p = 0.066) and more any-author publications (OR: 2.49; p = 0.052). No significant differences were observed by gender. (4) Conclusions: Canadian RO resident publication productivity nearly doubled over a 12-year period. The majority of publications are released in the last 2 years of residency, and larger residency programs may be associated with more publications. These findings serve as a baseline as programs transition to Competency Based Medical Education (CBME).
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 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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».