Audiovisual Content for a Radiology Fellowship Selection Process During the COVID-19 Pandemic: Pilot Web-Based Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional radiology fellowships are usually 1- or 2-year clinical training programs in a specific area after completion of a 4-year residency program. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the experience of fellowship applicants in answering radiology questions in an audiovisual format using their own smartphones after answering radiology questions in a traditional printed text format as part of the application process during the COVID-19 pandemic. We hypothesized that fellowship applicants would find that recorded audiovisual radiology content adds value to the conventional selection process, may increase engagement by using their own smartphone device, and facilitate the understanding of imaging findings of radiology-based questions, while maintaining social distancing. METHODS: One senior staff radiologist of each subspecialty prepared 4 audiovisual radiology questions for each subspecialty. We conducted a survey using web-based questionnaires for 123 fellowship applications for musculoskeletal (n=39), internal medicine (n=61), and neuroradiology (n=23) programs to evaluate the experience of using audiovisual radiology content as a substitute for the conventional text evaluation. RESULTS: Most of the applicants (n=122, 99%) answered positively (with responses of "agree" or "strongly agree") that images in digital forms are of superior quality to those printed on paper. In total, 101 (82%) applicants agreed with the statement that the presentation of cases in audiovisual format facilitates the understanding of the findings. Furthermore, 81 (65%) candidates agreed or strongly agreed that answering digital forms is more practical than conventional paper forms. CONCLUSIONS: The use of audiovisual content as part of the selection process for radiology fellowships is a new approach to evaluate the potential to enhance the applicant's experience during this process. This technology also allows for the evaluation of candidates without the need for in-person interaction. Further studies could streamline these methods to minimize work redundancy with traditional text assessments or even evaluate the acceptance of using only audiovisual content on smartphones.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».