131 Difficulties faced by early career researchers engaged in overdiagnosis research and solutions for overcoming them
Notice bibliographique
Résumé
<h3></h3> Overdiagnosis is a counterintuitive topic that challenges aspects of conventional medicine, the intuitive belief in early detection, and society’s deep faith in medical technology. It goes against cultural norms such as ‘more is better’, ‘knowledge is power’ and ‘experts know best’. Researchers involved in this space may therefore encounter obstacles to conducting scholarly work and challenges to communicating their findings. These difficulties may also carry personal costs and impediments to professional progress. While not unique to this field of research, resistance to conducting and disseminating overdiagnosis research is frequent and may be severe. This session will make use of first-hand experiences of researchers working in this area, and, through discussion, propose practical solutions to mitigate and safeguard against adverse consequences when conducting overdiagnosis research. The format of this workshop will involve short presentations on and discussion of: Sharing personal experiences; Potential solutions to challenges encountered, and steps to: minimize the risk of adverse academic, personal and professional costs; and maintain engagement in academic discussion and evidence based health care. <h3>Learning Objectives</h3> By the end of the session, participants will have - Increased awareness of academic, personal and professional difficulties and costs encountered when undertaking research on overdiagnosis; and be able to – Identify drivers of resistance to overdiagnosis research; Outline possible solutions to challenges encountered at individual and system levels; and Form support systems
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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 | 0,128 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,019 |
| Communication savante | 0,033 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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 ».