Trends in oral and maxillofacial radiology career: A survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To understand the professional aspirations of oral and maxillofacial radiologists (OMRs) by exploring their career choices and their association with educational background, engagement in professional activities, professional values, and overall level of career satisfaction. METHODS: This prospective cross-sectional study surveyed board-certified OMRs in the United States and Canada from September to December 2019. A web-based questionnaire was created comprising 37 multiple-choice questions and an open-ended question focusing on their opinions regarding the profession's future. A thematic approach qualitatively explored open questions. RESULTS: Of the 86 OMRs, 68, 10, and eight were board certified in the United States, Canada, and both countries, respectively. Activities considered "rewarding" included teaching and mentoring (65%) and radiologic reporting (55%). The majority spent approximately 20-30 h/week writing radiographic reports and less than 10 h in research. On an average, OMRs produced 21.9 (SD 12.8) reports per day. Activities considered less rewarding included administrative work (11%) and productivity pressure in institutions. OMRs working in academia reported higher incomes (p < 0.05). Finally, the majority of the OMRs were pleased with their career choices (79%). CONCLUSIONS: There is an association between the contemporary OMRs' satisfaction feeling, teaching/mentoring, and the future challenges of participating in multidisciplinary teams. Overall, diverse career choices lead OMRs to be proud of their profession and significantly satisfied.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».