Diagnostic Neuroradiology Subspecialty Training: 1 Versus 2 Years; the Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canada began a national reform of its post-graduate medical education training programs to a Competence By Design (CBD) model. Trends from accredited neuroradiology programs from the past 10 years were investigated to inform educators and stakeholders for this process. Methods: A 13-question electronic survey was sent to program directors of all 8 accredited neuroradiology training programs in Canada. Data was requested for each year on the 2008-2019 graduating classes. Questions pertained to program enrolment; program completion; post-training employment; and the sufficiency of 1-year training programs. Results: Response rate was 100%. Over the timeframe studied, the 2-year programs increased in size ( P = 0.007), while the 1-year programs remained steady ( P = 0.27). 12.2% of trainees enrolled in the 2-year program dropped out after 1 year, and were considered 1-year trainees thereafter. A higher proportion of 2-year trainees obtain positions within academic institutions (89.5 vs 67.2%, P = 0.0007), whereas a higher proportion of 1-year trainees obtain positions within non-academic institutions (29.3 vs 8.1%, P = 0.0007). A higher proportion of those with Canadian board certification in diagnostic radiology who completed a 2-year program obtained a position within a Canadian academic institution compared to non-certified 2-year trainees ( P < 0.001). 71.4% of program directors agreed that a 1-year program was sufficient for non-academic staff positions. Conclusion: The length of the training program has significant impact on employment in academic vs non-academic institutions. This information can be used to guide the upcoming CBD initiative for neuroradiology programs.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».