Critical Evaluation of the Efficiency of Colorectal Fellowship Websites: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Websites are an important source of information for fellowship applicants, as they can influence ongoing interest and potential program selection. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the current state of colorectal fellowship websites. METHODS: This cross-sectional study evaluates the quantity and quality of information available on websites of colorectal fellowship programs verified by the Accreditation Council for Graduate Medical Education in 2019. RESULTS: A total of 63 colorectal fellowships were included for evaluation. Websites were surveyed for content items that previous studies have found to be influential to program applicants. The 58 (91%) programs with a functional website were evaluated using an information index (calculated as a function of availability of content items concerning education, application, personnel, and benefits) and an interactive index (calculated as a function of accessibility and usability of the webpage). Programs had a median total score of 27.8 (IQR 21.5-34.5) of 79. The median score for the interactive index was 7.5 of 15 and for the information index was 20 of 64. The median scores for website application, education, personnel, and benefits or life considerations were 5, 5.5, 3.3, and 4 of 13, 24, 13, and 14, respectively. There was no difference in total score between programs in different geographical regions (P=.46). CONCLUSIONS: Currently, colorectal surgery fellowship program websites do not provide enough content for applicants to make informed decisions. All training programs, regardless of specialty, should evaluate and improve their digital footprint to ensure their websites are accessible and provide the information desired by applicants.
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 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 | 0,005 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».