In Reply: A Novel Neurosurgery Virtual Interest Group for Disadvantaged Medical Students: Lessons Learned for the Postpandemic Era
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We appreciate the insight from Barrie and Detchou regarding the early success and future potential of virtual interest groups focused on disadvantaged populations in neurosurgery.1,2 We would like to express our support for furthering the training of future neurosurgeons and agree with the prospect of expanding virtual interest groups such as Neurosurgery Education and Research Group (NERG). With the 2021 to 2022 academic year, we offered our program to a wider array of US-based students through the Medical Student Neurosurgery Training Center, rebranded as Neurosurgery Virtual Education and Research Group (NERVE). This domestic expansion was performed to achieve shared objective mentorship through multi-institutional collaboration on a grander scale and to involve more resident and faculty oversight, who we opine also have the great opportunity to thrive within a virtual interest group system. With the uncertainty of United States Medical Licensing Examination (USMLE) step 1's recent move to a pass/fail system, improving members' research productivity, career development, and networking is as important as ever. Our hope is also to continue growing NERVE by including international medical graduates, who the authors rightly identify as a similarly (and often more-so) disadvantaged population desiring postgraduate neurosurgery education in the United States. This is further amplified by the rise in new US medical schools without home programs and the consistently high competitiveness of the neurosurgery match. As this concept is early in practice, there remains a demand for increased access from virtual interest groups, but variable costs hinder the rapid expansion of NERVE. We hope to inspire others to attempt similar initiatives and encourage correspondence with NERVE to increase involvement in virtual experiences among existing groups as well as conceptualize similar organizations that have the potential to further reduce heterogeneity in neurosurgical mentorship, research, and education among medical students and residents.
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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 | 0,005 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».